Quelles sont les utilisations pratiques des ontologies?

J'ai lu de nombreux articles et livres sur les ontologies et j'essaie de comprendre comment ils sont utilisés dans un vrai projet?

Par exemple, comment l'ontologie d'un robot joueur de football peut-elle être définie et utilisée avec une architecture cognitive pour la rendre intelligente?

Les ontologies sont-elles des relations entre les termes de ce domaine de connaissances (par exemple relation entre le mot balle et pied et définition des règles physiques et leur relation avec le mouvement pied et balle, ...) ou relations entre tactiques, stratégies et différents mélanges de tactiques?

Existe-t-il des exemples clairs d'utilisation d'ontologies dans des projets réels et de leur combinaison avec les architectures cognitives comme ACT-R pour augmenter l' architecture cognitive ?

Je ne connais pas la robotique, mais les ontologies font partie de la boîte à outils standard pour les systèmes experts modernes , en particulier ceux avec un composant de traitement du langage naturel .

Par exemple, considérons le processus de recherche documentaire pour des revues systématiques en médecine . Sur les millions d'études médicales disponibles, les examinateurs doivent trouver la vingtaine d'études randomisées de contrôle de haute qualité qui sont pertinentes pour la question clinique à laquelle ils veulent répondre. Il s'agit d'un problème classique d'aiguille dans une botte de foin, et les informaticiens aimeraient créer des outils pour faciliter la recherche.

Les ontologies médicales telles que MeSH , ICD et GALEN jouent un rôle à cet égard , car elles représentent une «réponse» à la question de savoir ce qu'est une «étude médicale».

Le système de réponse aux questions d'IBM, Watson , a utilisé l'ontologie DBPedia dans ses algorithmes de notation des preuves pour concourir (et gagner) le Jeopardy Challenge .

L'ontologie vous donne le pouvoir de modéliser, de raisonner et de gérer des systèmes de données complexes de différents domaines. Par exemple, le traitement automatique du langage naturel ( NLP ), la biologie moléculaire et la bioinformatique , les réseaux de capteurs sans fil , pour n'en nommer que quelques-uns.

Considérant le Web sémantique (basé sur RDF) comme un cas d'utilisation spécial des systèmes basés sur l'ontologie, il existe de nombreuses entreprises et publicités à ce sujet, comme Franz.Inc, travaillent sur le Web sémantique et Freebase (une partie de Google).

Les ontologies définies de manière abstraite sont la «représentation du savoir»: l'objet et ses relations.

Fondamentalement, l'ontologie représente les connaissances exploitées par l'agent "intelligent".

Maintenant dans la pratique, les ontologies peuvent être utilisées soit comme:

• une représentation structurée des connaissances pour les bases de données spécifiques au domaine

• un format de données structuré pour l'interopérabilité de différents systèmes

• un moyen de structurer une hiérarchie d'objets avec un langage de programmation pour un domaine cible

L'architecture cognitive signifie qu'il existe une architecture de décision qui exploite nativement la représentation des connaissances et l'inférence intelligente basée sur elle, comme c'est par exemple le cas avec les agents BDI (Belief Desire Intention) qui utilisent la logique modale.

Dans le domaine des systèmes multi-agents, vous pouvez vérifier les nombreux projets industriels basés sur l'architecture JADE ou JACK, qui utilisent des ontologies et des architectures cognitives.

Il existe une connexion assez forte entre les ontologies et les API. Une ontologie peut être considérée à peu près comme une API basée sur des mots . Beaucoup sont associés à des langages basés sur le Web dans la partie XML du soi-disant Web sémantique également défini ici . Tim Berners Lee, l'inventeur du web, a fortement défendu le web sémantique et a écrit dessus. Voici deux exemples simples qui sont faciles à comprendre sur les blogs.

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