El laboratorio de I+D de Expert System en Madrid, dirigido por José Manuel Gómez, presentará a nivel internacional durante el mes de octubre, dos trabajos científicos basados en líneas de investigación que está desarrollando.
El primero de ellos, está relacionado con el proyecto H2020 EVER-EST, dirigido por la Agencia Espacial Europea, en el que nuestra compañía participa desde hace dos años. El artículo «Towards a Human-Machine Scientific Partnership Based on Semantically Rich Research Objects” será presentado en la próxima edición de la conferencia eScience 2017, probablemente la más prestigiosa conferencia internacional en el área de la ciencia intensiva en datos, que se celebrará del 24 al 27 de octubre en Nueva Zelanda.
El trabajo trata sobre la aplicación de tecnologías semánticas y, en particular de Cogito, para enriquecer la información científica poco estructurada, facilitando la búsqueda, la distribución y la reutilización de información tanto por seres humanos como por sistemas automáticos, como motores de búsqueda. La participación de Expert System en el proyecto de la Agencia Espacial Europea está enfocada a agregar, clasificar y ordenar datos relacionados con las Ciencias de la Tierra procedentes de diferentes observatorios que captan información vía satélite y de bibliografía científica y estructurar esos datos como objetos de información (Research Objects). El objetivo del proyecto Ever-est es ofrecer a la comunidad científica un entorno de investigación virtual que permita el intercambio y la reutilización de conocimiento científico sobre nuestro planeta.
Asimismo, el segundo trabajo científico elaborado por Expert System se titula “Towards a Vecsigrafo: Portable Semantics in Knowledge-based Text Analytics” y será presentado en el marco de la 16ª edición de la International Semantic Web Conference, que tendrá lugar en la ciudad austríaca de Viena, entre el 21 y 25 de octubre.
En este caso, el trabajo trata sobre cómo la comprensión de texto basada en grafos de conocimiento estructurado y, más concretamente en la tecnología Cogito, puede ser compatible con métodos estadísticos de aprendizaje automático, y obtener mejores resultados que los que se consiguen por separado. El resultado de este desarrollo es lo que llamamos Vecsigrafo, una representación basada en embeddings del conocimiento estructurado contenido en Cogito, que permite la portabilidad semántica de conceptos entre distintos grafos de conocimiento. Entre las posibles aplicaciones del Vecisgrafo, se encuentran la detección automática de errores de desambiguación en el análisis de texto, el enlazado automatizado entre distintos grafos de conocimiento y multilingüismo, es decir, la utilización de recursos semánticolingüísticos independientemente del idioma en que se encuentren.
La presentación de ambos artículos es una muestra de la consolidación de una serie de líneas de investigación e innovación en las que nuestra compañía está trabajando para impulsar el desarrollo de la tecnología Cogito y el enriquecimiento de sus funcionalidades.
