Defensa de Tesis de Licenciatura: Lara Acuña

En Big Data, cada caso de estudio trabaja con conjuntos de datos que presentan diferentes características de variedad. La identificación, modelado y resguardo de estas variedades fueron la motivación del proyecto CoVaMaT, el cual posee funcionalidades para documentar variedades, a través de artefactos de software llamados datasheets; instanciar y reusar casos. La primera versión implementada ofrece estas funcionalidades, pero posee algunas limitaciones, particularmente en la funcionalidad de reuso, que está basada en identificar exactitud de textos.

Este trabajo de tesis propone la extensión del modelo inicial de CoVaMaT con elementos que amplíen la cantidad de información que se almacena en la herramienta y asistan a mejores capacidades de reuso mediante la incorporación de elementos semánticos. En línea con trabajos anteriores, se continuó con la implementación y validación mediante casos de analítica relacionados al dominio de la agrometeorología. La extensión está basada en las tecnologías de la Web Semántica, particularmente las ontologías, que permiten a los agentes razonar y expandir su propio conocimiento. Se han analizado diversas ontologías en el dominio de agrometeorología y similares para poder incorporarlas a los casos que se han trabajado con herramienta. Particularmente, destacó AGROVOC, una ontología de agricultura sumamente extensa no solo en contenido sino también en idiomas disponibles.

La extensión de CoVaMaT, SE4CoVaMaT, comenzó con un rediseño de su primer modelo para agregar nuevos elementos que se pueden agrupar en tres categorías: la Gestión de Variedad, que toma como base la primer versión del modelo de CoVaMaT; la Gestión de Datos Semánticos, que incorpora elementos que se corresponden con el resguardo de conceptos; y la Gestión de Nombres Alternativos, que permite resguardar distintas formas de referirse a los conceptos. Con estas tres agrupaciones se puede centralizar la noción de conceptos separándolos de las variedades registradas en las datasheets, evitar la duplicación y promover el uso de estándares. El modelo fue aplicado a un caso de estudio previamente resguardado en CoVaMaT, enfocado en el estudio de las napas freáticas. Se crearon elementos acordemente, y los conceptos utilizados fueron instanciados y vinculados a términos propuestos por la ontología de AGROVOC.

Para la implementación de la ontología de SE4CoVaMaT, CoVaMOWL, se utilizó el lenguaje OWL2, el cual permite una mayor capacidad de razonamiento e inferencia, y la herramienta Protégé, la cual permite un desarrollo ágil. Se estudiaron y analizaron diversas recomendaciones de diseño, heurísticas y patrones, y se siguió una metodología para la creación de ontologías para que CoVaMOWL tuviera la mejor calidad posible. Finalmente, para validar el modelo, se instanciaron los elementos correspondientes tomando el mismo caso de estudio, se realizaron consultas al modelo y se utilizó una herramienta para validar ontologías.