Quais são os usos práticos das ontologias?

Eu li muitos artigos e livros sobre ontologias e estou tentando descobrir como elas são usadas em um projeto real?

Por exemplo, como a ontologia de um robô de jogador de futebol pode ser definida e usada com uma arquitetura cognitiva para torná-lo inteligente?

As ontologias são relações entre termos nesse domínio do conhecimento (por exemplo, relação entre a palavra bola e pé e definição de regras físicas e sua relação com o movimento pé e bola, ...) ou relações entre táticas, estratégias e diferentes misturas de táticas?

Existem exemplos claros de uso de ontologia em projetos reais e seu uso combinado com arquiteturas cognitivas como o ACT-R para aumentar a arquitetura cognitiva ?

Eu não sei sobre robótica, mas ontologias fazem parte do kit de ferramentas padrão para sistemas especialistas modernos , especialmente aqueles com um componente de processamento de linguagem natural .

Por exemplo, considere o processo de realizar pesquisas bibliográficas para revisões sistemáticas em medicina . Dos milhões de estudos médicos disponíveis, os revisores precisam encontrar os 20 ou mais estudos de controle randomizado de alta qualidade, relevantes para a questão clínica que desejam responder. Esse é um problema clássico do tipo agulha no palheiro, e os cientistas da computação gostariam de criar ferramentas para ajudar na pesquisa.

Ontologias médicas como MeSH , ICD e GALEN desempenham um papel nisso, porque representam uma "resposta" para a pergunta sobre o que é um determinado estudo médico.

O sistema de resposta a perguntas da IBM, Watson , usou a ontologia DBPedia em seus algoritmos de pontuação para competir (e vencer) o Jeopardy Challenge .

A ontologia permite modelar, raciocinar e gerenciar sistemas de dados complexos de diferentes domínios. Por exemplo, processamento de linguagem natural ( PNL ), biologia molecular e bioinformática , redes de sensores sem fio , para citar alguns.

Considerando a web semântica (baseada em RDF) como um caso de uso especial de sistemas baseados em ontologia, existem muitas empresas e comerciais como o Franz.Inc que trabalham na Web semântica e no Freebase (parte do Google).

Ontologias abstratamente definidas são "representação do conhecimento": o objeto e suas relações.

Basicamente, a ontologia representa o conhecimento explorado pelo agente "inteligente".

Agora, na prática, as ontologias podem ser usadas como:

• uma representação estruturada do conhecimento para bancos de dados específicos do domínio

• um formato de dados estruturado para interoperabilidade de diferentes sistemas

• uma maneira de estruturar uma hierarquia de objetos com uma linguagem de programação para um domínio de destino

Arquitetura cognitiva, significa que existe uma arquitetura de decisão que explora nativamente a representação do conhecimento e a inferência inteligente com base nela, como é o caso dos agentes BDI (Intenção de Desejo de Crença) que usam lógica modal.

No campo de sistemas multiagentes, você pode verificar os vários projetos industriais baseados na arquitetura JADE ou JACK, que usam ontologias e arquiteturas cognitivas.

Existe uma conexão bastante forte entre ontologias e APIs. Uma ontologia pode ser considerada aproximadamente como uma API baseada em palavras . Muitos estão associados a linguagens baseadas na Web na parte XML da chamada web semântica, também definida aqui . Tim Berners Lee, o inventor da web, defendeu fortemente a web semântica e a escreveu. Aqui estão dois exemplos simples que são facilmente compreendidos nos blogs wrt.

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