Making a correct knowledge management, as well as its representation, constitutes a challenge that transcends our days and seeks for constant solutions using Semantic Technologies, speci cally ontologies. This paper is aimed at sharing practical experiences in the knowledge management in agricultural projects through ontology-based information system (SIGECA). The OntoEnvironmental ontology was modeled according to the NeOn methodology and the ontology web language OWL-DL and its purpose is to facilitate the integrated work with indicators and environmental characteristics for agricultural projects. SIGECA is based on a software architecture that integrates the necessary technologies to manage semantic knowledge. This architecture is integrated by the inference machine constituted by the Jena and OWL API frameworks, together the Pellet reasoner, which allows extracting implicit knowledge of the ontology and making recommendations to satisfy the environmental information needs of the project specialists. It also o ers the user a natural language interpretation of the recommendations made by the system. The use of the SIGECA improves the prevention from the design stage, of the possible environmental impacts that can be caused by the execution of the projects.
Resumen. Hacer una correcta gestion del conocimiento, as como la representacion del mismo, constituye un reto que trasciende a nuestros d as y busca constantes soluciones mediante el empleo de las Tecnolog as Semanticas, espec camente las ontolog as. Este art culo esta dirigido a compartir experiencias practicas en la gestion del conocimiento ambiental en proyectos agropecuarios mediante el sistema de informacion basado en ontolog a (SIGECA). Para lo cual usa la ontolog a OntoEnvironmental, la misma fue modelada segun la metodolog a NeOn y el Lenguaje de Ontolog a para la Web (OWL-DL) y tiene como proposito facilitar el trabajo integrado con los indicadores y caracter sticas ambientales para proyectos agropecuarios. SIGECA se basa en una arquitectura de software que integra las tecnolog as necesarias para gestionar el conocimiento semantico. Esta arquitectura esta integrada por la maquina de inferencia constituida por los frameworks Jena y OWL API, junto al razonador Pellet, que permite extraer el conocimiento impl cito de la ontolog a y realizar recomendaciones para satisfacer las necesidades de informacion ambiental de los especialistas de proyecto. Ademas ofrece al usuario una interpretacion en lenguaje natural de las recomendaciones realizadas por el sistema. El uso del SIGECA mejora la prevencion desde la etapa de disen~o de los posibles impactos ambientales que pueden ser provocados con la ejecucion de los proyectos.
Palabras claves: Sistema de Informacion Basado en Ontolog a, Gestion del Conocimiento Ambiental, Proyecto Agropecuario, Arquitectura de Software 1.
La gestion del conocimiento se ha convertido en un reto crucial en la
actualidad. Al respecto, se han pronunciado varios investigadores [
Uno de los procesos de la organizacion que debe prestar especial atencion a
realizar una correcta gestion de la informacion y el conocimiento, es el proceso
de Gestion Ambiental1 (GA). Lo anterior esta dado a los amplios volumenes de
informacion que de este se derivan, as como, su transversalidad a otros procesos
de la organizacion. Se entiende por Gestion del Conocimiento Ambiental (GCA)
a la capacidad de la empresa para acceder, generar, representar-transferir, aplicar
y retroalimentar el conocimiento relativo al proceso de GA (el cual es un proceso
transversal al resto de los procesos de la organizacion) para incorporar dicho
conocimiento a los productos, servicios y sistemas [
Actualmente se afrontan nuevos retos relacionados con el modo de producir y de transmitir los conocimientos. Es por esta razon que el desarrollo de nuevas tendencias de las Tecnolog as de la Informacion (TI) y mas espec cas para la gestion del conocimiento, las Tecnolog as Semanticas (TS) son ampliamente empleadas.
Para representar el conocimiento del dominio ambiental se ha hecho un
amplio uso de las Tecnolog as Semanticas2, principalmente las ontolog as. Lo
anterior esta dado a que las ontolog as permiten especi car y comunicar el
1 Conjunto de actividades coordinadas para dirigir y controlar una organizacion en lo
relativo al Medio Ambiente (NC-ISO:14001, 2015)
2 Estas tecnolog as organizan el signi cado de un dominio dado, usando taxonom as,
ontolog as y bases de conocimientos.
conocimiento del dominio de una manera generica y son muy utiles para
estructurar y de nir el signi cado de los terminos. Ademas, posibilitan una forma
para la reutilizacion del conocimiento del area abordada [
En este art culo se propone la ontolog a OntoEnvironmental que tiene como proposito representar el conocimiento ambiental de los indicadores y caracter sticas ambientales de proyectos agropecuarios en la Empresa de Proyectos e Ingenier a del Ministerio de la Agricultura (ENPA) de Holgu n, Cuba. Esta entidad tiene como funcion principal asumir la amplia variedad de proyectos que demanda el sector agropecuario del pa s.
La ENPA cuenta con un equipo multidisciplinario que requiere de un dominio apropiado de las regulaciones legales y las normas tanto cubanas como internacionales que rigen lo relativo a los proyectos agropecuarios. Debido a lo anterior, los especialistas de proyecto (proyectistas) tienen necesidades espec cas de informacion ambiental, enmarcandose as , la importancia de una correcta gestion del conocimiento. Ademas es un objetivo primordial de esta entidad, prever desde la etapa de disen~o los posibles impactos ambientales que pueden ocasionar al entorno la ejecucion de sus proyectos.
En funcion de lo anterior Castellanos [
Procedimiento para la gestion del conocimiento ambiental mediante ontolog a
El procedimiento antes mencionado consta de cuatro fases: acceder, generar,
representar-transferir y aplicar. El mismo tiene impl cito el ciclo de gestion del
conocimiento ambiental y propicia la mejora continua de este proceso. Acceder
es saber donde buscar el conocimiento; generar es desarrollar, crear, conseguir
conocimiento; representar-transferir es transformar el conocimiento en un
formato que pueda ser de facil acceso por otros; aplicar es usar el conocimiento por
otras personas, procesos, funciones y retroalimentar consiste en volver a la fase
uno en un ciclo continuo [
El objetivo que se persigue con este procedimiento es la satisfaccion de
las necesidades de informacion ambiental de los proyectistas de la ENPA. Las
necesidades de informacion surgen en las personas cuando se encuentran en una
situacion en la cual requieren poseer determinado conocimiento y no tienen esta
informacion registrada en su cerebro [
No solo las personas presentan necesidades de informacion, tambien las organizaciones o instituciones, sin olvidar que las mismas estan compuesta por personas. En el caso de la ENPA, sus proyectistas para enfrentarse a un proyecto determinado, deben cumplir una serie de caracter sticas tecnicas para evitar posibles impactos negativos al Medio Ambiente. Si esta persona tiene la informacion registrada en su cerebro solo tiene que recordarla tomandola de su memoria, haciendo uso de su conocimiento tacito como sucede en la mayor a de los casos. En el caso de no tener la informacion, no recordarla o ser un proyectista nuevo; surge entonces su necesidad de informacion y la persona se ve obligada hacer una busqueda para obtener ese conocimiento como se muestra en la Figura 1.
En el caso que los proyectistas disen~en sus soluciones en base al conocimiento tacito, implica como factor negativo que si esa persona deja de pertenecer a la organizacion, se lleva consigo ese conocimiento. Por esta razon es de suma importancia que esta entidad cuente con una herramienta que les facilite la gestion del conocimiento, donde los proyectistas puedan satisfacer sus necesidades de informacion ambiental.
En funcion de lo anterior, la Fase III del procedimiento (representar-transferir) tiene como objetivo transformar el conocimiento interiorizado en cada individuo (proyectistas, especialistas de GA) basado en sus propias experiencias, a un conocimiento codi cable, aislado de la persona y facil de transmitir. Es aqu donde las TS, espec camente las ontolog as, desempen~an un papel primordial. En esta fase se propone la modelacion de la ontolog a OntoEnvironmental y el disen~o e implementacion de una arquitectura de software para un sistema que use esta ontolog a. 2.1.
Para el modelado de la ontolog a se utilizo el lenguaje OWL DL, el cual
esta desarrollado sobre la base de lenguajes de representacion de conocimiento
basados en la logica descriptiva. Este lenguaje permite maxima expresividad,
garantizando completitud computacional (posibilidad de llegar a conclusiones
basadas en la informacion existente) e inferencia en tiempo nito [
El desarrollo de la ontolog a fue guiado por la metodolog a NeOn, por lo
que se hizo necesario un estrecho v nculo entre los ingenieros ontologicos y los
expertos del dominio (especialistas de proyecto). NeOn se basa en escenarios y
posee como caracter stica la exibilidad, debido a que brinda la posibilidad de
adaptacion a las necesidades de los usuarios y garantiza la inclusion de nuevos
procesos o actividades implicados en el desarrollo de ontolog as [
Inicialmente se realizaron entrevistas a los expertos del dominio para elaborar el Documento de Especi cacion de Requisitos Ontologicos (DERO) mostrado en la Tabla 1. Para la conceptualizacion de la ontolog a se realizaron busquedas de los diferentes conceptos del dominio, preferentemente en las Normas ISO, legislaciones ambientales y tesauros de terminos del dominio abordado.
Formalizar, codi car y gestionar el conocimiento ambiental de las caracter sticas generales y espec cas para proyectos agr colas y pecuarios en una ontolog a OWL DL Especialistas de proyectos agropecuarios, Especialista de gestion ambiental Almacenar el conocimiento relativo a las caracter sticas generales y espec cas de obras agr colas y pecuarias, para que los proyectistas satisfagan sus necesidades de informacion a. No funcionales: la ontolog a debe ser modular y multilinge (idioma ingles-espan~ol) b. Funcionales: los requisitos funcionales fueron expresados en forma de preguntas de competencia.
tipos, partes, criterio, componen suelo, area, aspecto socioeconomico, vivero, agua, variedad de especie, materia organica etc. 2.2.
Posteriormente se elaboraron un conjunto de preguntas de competencia conjuntamente a los expertos del dominio que debe responder la ontolog a. Estas preguntas son elaboradas en funcion a que sus respuestas satisfagan las necesidades de informacion de los proyectistas. De acuerdo al Escenario 7 de la metodolog a NeOn, se abordaron los requisitos funcionales3 mediante la reutilizacion de los Patrones de Disen~o Ontologico (ODPs4) en este caso patrones de contenido.
En el desarrollo de la ontolog a OntoEnvironmental se reutilizaron los patrones siguientes: \Componency", \PartOf", \Criterion", \Situation". En la Tabla 2 se representa la correspondencia entre los requisitos y los patrones reutilizados. La reutilizacion del patron PartOf se ha aplicado a los proyectos tanto agr cola como pecuario, de los cuales los especialistas de proyecto deben regirse por una serie de caracter sticas tecnicas para su disen~o. En la Figura 2 se muestra la clase agr cola (agricultural, traduccion al idioma ingles) relacionada con las clases que componen un proyecto agr cola a traves de la propiedad hasPart, la cual forma parte del patron que se reutilizo PartOf. >Cuales son las partes que deben tener en cuenta los proyectistas para disen~ar un proyecto agr cola? >De que elementos se compone el Medio Ambiente? >Que determina al suelo? >Que criterio es aplicado a un proyecto pecuario? Patrones reutilizados
PartOf Componency
Situation Criterion 3 En la ingenier a ontologica preguntas de competencia 4 http://ontologydesignpatterns.org
OntoEnvironmental agrupa los requisitos funcionales por subdominios, por lo que fue dividida en cinco modulos: (1) proyecto agr cola, (2) proyecto pecuario, (3) indicador de comportamiento ambiental, (4) indicador de gestion ambiental, (5) indicador de situacion ambiental. El sistema SIGECA solo trabaja con los dos primeros modulos de la ontolog a. 3.
Arquitectura de software para sistemas de informacion basado en ontolog a
Los Sistemas de Informacion Basado en Ontolog a (SIBO) estan aparejados
al surgimiento y auge de la Web Semantica. De acuerdo a Barchini [
Las primeras experiencias de los autores de este art culo en la implementacion de SIBO estan soportadas en la arquitectura de software que se muestra en la Figura 3. En ella el usuario introduce los datos a la interfaz de usuario del sistema. Estos datos posteriormente son procesados por una maquina de inferencia que esta compuesta por los frameworks OWL API5 y Jena6, ademas del razonador Pellet 7, que se encarga de veri car la inconsistencia o consistencia de la ontolog a. El framework OWL API provee la implementacion para la creacion, y manipulacion de ontolog as en OWL.
Por otra parte, el framework Jena se ocupa a traves de las consultas SPARQL8,
de extraer las triplas RDF que se encuentran en la ontolog a, que son las triplas
resultantes del proceso de busqueda de los datos insertados por el usuario. La
obtencion de conocimiento impl cito a traves de estas consultas se sustenta en el
motor de razonamiento que posee Jena. Ademas se aprovecha su soporte para la
persistencia de los datos con el n de almacenar el resultado de las consultas en
cheros RDF. Luego estas triplas son almacenadas en una tabla en la Base de
Datos (BD) en la cual se utiliza el estandar para el acceso desde el lenguaje de
programacion Java (JDBC) con el proposito de consultar en el Lenguaje
Estructurado de Consultas (SQL) retornando los registros de interes para el usuario.
5 OWL API es la interfaz de programacion en Java que permite la implementacion
de referencia para crear y manipular las ontolog as en el lenguaje OWL [
Una vez implementado SIGECA, se constato que el proceso de extraccion de conocimiento de la ontolog a mediante la maquina de inferencia, es correcto. No obstante, el almacenamiento de esas triplas en una BD, requiere de un esfuerzo extra en cuanto a la generacion de consultas SQL, para obtener la misma informacion que ya se obtuvo al consultar la ontolog a mediante SPARQL.
En base a las de ciencias detectadas que afectan el rendimiento del SIGECA
se propone una modi cacion a la arquitectura que incluye un gestor ontologico.
La arquitectura de software que se muestra en la Figura 4 fue empleada por
Castellanos [
La arquitectura esta compuesta por una base de conocimiento (ontolog a) y
la maquina de inferencia (constituida por los framework OWL-API, Jena junto al
razonador Pellet), ambas manejadas por el gestor ontologico Virtuoso. OpenLink
Virtuoso es una herramienta concebida para la integracion de datos multimodelos
y ofrece una solucion practica para la gestion de procesos de negocio que implican
SQL, RDF, XML y servicios web, de forma combinada [
El usuario interactua con la ontolog a (OntoEnvironmental) mediante la
interfaz de usuario y la maquina de inferencia se encarga de extraer el conocimiento
impl cito de la ontolog a a traves de consultas SPARQL, para satisfacer as , las
necesidades de informacion del usuario [
El sistema SIGECA se realizo sobre la base de la arquitectura propuesta en la Figura 3 y posteriormente fue migrada a la nueva arquitectura (Figura 4). Las Tablas 3 y 4 muestran el rendimiento en los parametros numero de clases cargadas, metodos implementados, hilos en ejecucion y memoria usada a la hora de cargar el sistema SIGECA antes y despues del proceso de migracion y despues de ejecutar el algoritmo de consultar caracter sticas, que es la funcionalidad principal del sistema. Estos datos fueron obtenidos del sistema de telemetr a del Entorno Integrado de Desarrollo (IDE) NetBaans. Como se puede observar en el sistema una vez migrado se observa una notable mejora en cuanto a los parametros evaluados. Estado inicial 4437 Consultar 5827 caracter stica 307 375 51 54 39,956 80,775
Sistema de informacion basado en la ontolog a OntoEnvironmental
Para el desarrollo del sistema SIGECA se uso el lenguaje de programacion Java para lograr una integracion con los framework Jena y OWL-API, ambos programados en Java y el framework ZK para el disen~o Web. OntoEnvironmental modela las caracter sticas para proyectos agropecuarios enmarcadas en el dominio ambiental como conceptos y las relaciones semanticas que existen entre ellos. El sistema propuesto permitira al usuario interactuar con el conocimiento modelado en esta ontolog a mediante consultas en el lenguaje SPARQL.
Para lograr la funcionalidad principal del sistema informatico propuesto, que es consultar las caracter sticas para proyectos agropecuarios, se realizan dos consultas SPARQL: una para buscar las relaciones semanticas existentes entre las caracter sticas (conceptos) seleccionadas y otra para obtener los resultados de estas relaciones. Para comprender mejor el principio de funcionamiento del SIGECA se expone el siguiente ejemplo donde se compara el razonamiento del proyectista y la respuesta del sistema.
El municipio Mayar esta localizado en la provincia Holgu n. En este municipio se quiere realizar un proyecto de desarrollo de zonas ganaderas. Como caso de estudio se tomaron la zona ganadera de Mayar , localizada en la parte llana del municipio y la zona ganadera Pinares de Mayar , en la zona de montan~a. En estas zonas ganaderas se quiere introducir la especie de ganado y las especies de alimento animal mas adecuada para cada una de acuerdo a las caracter sticas edafoclimaticas de la region como se muestra en la Figura 5.
OntoEnvironmental fue modelada con el objetivo de poder extraer de la ontolog a la misma informacion que obtiene el proyectista como fruto de su razonamiento. En la Tabla 5 se evidencia la informacion que se puede obtener de la ontolog a mediante consultas SPARQL para dar respuesta a las preguntas de competencia.
El usuario nal accede al sistema, escoge el tipo de proyecto que va a trabajar (agr cola o pecuario) y las caracter sticas de los mismos (en este caso raza de ganado, especie de alimento animal, las caracter sticas del suelo y edafoclimaticas). El framework Jena se ocupar a a traves de las consultas SPARQL, de extraer las triplas RDF que se encuentran en la ontolog a y brindar al usuario el conocimiento que satisface sus necesidades de informacion; es decir, las mismas conclusiones a la cual llego el proyectista en el ejemplo de la Figura 5.
Debido a lo anterior, el proyectista (experto del dominio) puede comparar los resultados de su razonamiento con el conocimiento inferido por la ontolog a y validar las respuestas obtenidas. De no coincidir, se pasar a a retroalimentar del conocimiento tacito de los expertos o se veri car an errores en la modelacion. 4.1.
Aunque los resultados de las consultas realizadas se muestran de forma tabular, el sistema muestra una interpretacion en lenguaje natural para cada la de la tabla cuando el usuario hace click en ella. Esta funcionalidad no solo hace mas comoda la relacion entre el usuario y el sistema, sino que evita ambigedad en la interpretacion de los resultados mostrados. Ademas muestra las potencialidades que brindan las ontolog as para representar el conocimiento de un dominio espec co mediante relaciones semanticas entre los conceptos.
Para poder mostrar una oracion a partir de los resultados derivados de consultar las caracter sticas en la ontolog a, se necesita crear anotaciones a las clases, instancias y propiedades de la ontolog a. Estas anotaciones pueden contener art culos, pronombres, signos de puntuacion, sinonimos, etc. De esta manera se enriquece el signi cado de la oracion y se entiende mejor el resultado mostrado en la tabla, porque no siempre las relaciones entre los conceptos son evidentes y los usuarios no tienen por que conocerlas, tal como se muestra en la Figura 6.
Un grafo RDF representa una relacion basica entre dos cosas en forma de tripla. Esta relacion representa un hecho que esta dotado de signi cado. Al concatenar varios hechos se puede llegar a algun tipo conocimiento. El tipo de anotacion empleado para los elementos que conforman la ontolog a fue la etiqueta (label). De modo que cada elemento presente en una tripla (sujeto-predicadoobjeto) tiene una etiqueta asociada.
Categor a-4 Sujeto > tieneFertilizacion
Predicado > Natural
Objeto Al agregar las etiquetas a los elementos se tendr a lo siguiente.
Categor a-4 tieneFertilizacion Natural etiqueta etiqueta etiqueta
El suelo puede fertilizarse de manera
Si se combinan el sujeto y el objeto de la tripla anterior y las etiquetas de estos en el siguiente formato se obtendra una frase mas expresiva: etiquetaSujeto sujeto etiquetaPredicado etiquetaObjeto El suelo Categor a-4 puede fertilizarse de manera Natural objeto
La interpretacion mostrada por el sistema para una la seleccionada puede verse en la Figura 7.
La aplicacion del procedimiento permitio identi car y satisfacer las necesidades de informacion ambiental, lo que garantiza que los proyectistas prevean la mitigacion de impactos ambientales desde la etapa de disen~o de proyectos agr colas y pecuarios. Estos resultados contribuyeron a que la ENPA fuese acreedora del Premio Provincial de Medio Ambiente 2017 en Holgu n.
La propuesta de arquitectura de software basado en ontolog a integra las tecnolog as necesarias para gestionar el conocimiento semantico. El sistema informatico propuesto mejora las condiciones de trabajo del personal de la empresa, ya que su uso permite que los proyectistas validen a partir de su conocimiento tacito, el conocimiento modelado e inferido en OntoEnvironmental. Adicionalmente, los proyectistas no solo haran uso de las normas cubanas e internacionales sobre la base de sus experiencias, si no que contaran con una herramienta para tal n, lo que permite un nivel de independencia del equipo de trabajo. SIGECA al ofrecer las respuestas en lenguaje natural logra que el conocimiento gestionado sea de comun entendimiento para el usuario y el software.