Endüstriyel bilgi ambarlarında büyük miktarda bilgi depolanır ve bu bilgilere erişim karmaşıktır. Bu nedenle, meta verilerde kullanılan kullanıcı tarafından seçilen teknolojiler ve malzemeler verimli bir şekilde ölçeklenemez. Sağlıklı bir web, bilgilerin verimli bir şekilde paylaşılmasına ve yeniden kullanılmasına olanak tanır.
Endüstriyel bilgi havuzlarından akıllı bilgi alma
Günümüzde endüstriyel bilgiler, barındırılan ekipmanın kapasitelerini, genişliklerini, başlama veya durma sürelerini, türbin ve jeneratör modellerini vb. içerir. Tüm bu özellikler dahil olmak üzere barındırılan ekipman hakkında ayrıntılar sağlayan veritabanları ve havuzlar aracılığıyla mevcut kaynaklar hakkında etkili bilgiler sağlar ve bilgiler dijital havuzlarda, dijital dosyalarda ve ticari web sitelerinde saklanır. Digital Industry Repository (DIR) adı verilen çevrimiçi veritabanları, sektördeki kanıtlanmış kaynaklar hakkında bilgi toplamak, katkıda bulunmak ve paylaşmak için kullanılır. Bu nedenle, dijital depolarda depolanan bilgiler ve bilgilerin alınma şekli hayati önem taşır. DIR’ler, merkezi barındırma ve içeriğe erişim, içeriğe erişim için izinler ve kontroller ve dijital nesneleri veya dosyaları paylaşma yeteneği sağlar.
Mevcut arama motorları, veritabanının içeriğini aranan kalıplarla karşılaştırarak bilgi alır. Üretilen sonuç, o modeli içeren verilerin listesidir. Arama motorları daha verimli hale gelse de, aşırı bilgi yüklemesi, doğru bilgilerin aranmasını ve bu bilgilere erişimi engellemektedir. Bu nedenle, yeni olasılıklara katkıda bulunan yeni semantik ve zeka paradigmaları geliştirmek gereklidir. Sunulan çalışma, semantik ve akıllı modellere dayalı bilgi erişimine yeni bir yaklaşım getiriyor. Bunun için endüstriyel alanda bilgi ediniminin geliştirilmesi amacına katkı sağlayan vaka tabanlı muhakeme (CBR) tekniği uygulanmaktadır.
Çok sayıda araştırmacı zeka ve semantik tekniklerinin uygulamalarını keşfetmiştir, ancak çok azı her iki teknolojinin de tamamen entegre olduğu endüstriyel ortamlardır. Örneğin, araştırmacılar ve ontoloji bulma yöntemlerini içeren ilgili saha çalışmaları, belge aramalarını etkili bir şekilde yürütmek için ontolojinin yararlılığını analiz etmek için araştırma yürütür. Bunun için ontoloji sorgulama modelini kullanan ve ontolojiyi ham bilgi alma görevleri için rafine edecek bir algoritma öneren bir sistem sağlar.
Bir test çalışmasında, dijital kamera teknolojisi ve görüntü işleme teknolojisi kullanılarak gerçek zamanlı görüntü yakalama gerçekleştirilmiştir. Tutkal çizgisi eğrisini görüntüden çıkararak, yapıştırıcı eğrisini morfolojik yöntemle yumuşatarak ve çerçeve bilgilerini çıkararak, yapıştırıcı eğrisinin kapanışı ve kalitesi belirlenebilir. Test sonuçları, etkinin tatmin edici olduğunu ve yöntemin etkili olduğunu göstermektedir. Başlıca katkısı, açık semantiğin yanı sıra yapılandırılmamış metin antropomorfizminin diğer dilbilimsel özelliklerinden ve ontolojiden yararlanan birliktelik kurallarını doğal dil işleme teknikleriyle birleştiren anlamsal aramayı genişletmek için yeni bir tekniktir.
İlişkilendirme kuralları tarafından tespit edilen anahtar terimlerin bağlamsal özelliklerinden yararlanır ve sorguya ontoloji girişleri ekleyerek kelimelerin anlamlarını açığa çıkarır. Semantik web, bilgileri verimli bir şekilde yakalamak için kavramlar, taksonomik ilişkiler ve alana özgü ontolojiden sınıflandırma dışı ilişkiler kullanır. Örneğin, alandaki her kavram hakkında bilgi içeren web sayfalarını aramak için alan ontolojisini kullanan çok aracılı arama (MASH) modülüne sahip bir bilgi yönetimi platformunun bir bileşenini açıklar. Ardından, ilgisiz bilgileri mümkün olduğunca analiz etmekten kaçınmak için arama belirli bir alanla sınırlandırılır.
Mevcut her katman işlevini tanımlar, bu bilgi organizasyonu, bilgi ifadesi ve erişimi sisteminin uygulanmasını analiz eder ve ontoloji tabanlı bir bilgi yönetim sistemi çerçevesi önerir. Bu yönetim sistemi, hem insanlar hem de bilgisayarlar tarafından anlaşılabilen, paylaşılabilir bir ontoloji kurar. İnsanlar, daha iyi bilgi erişim arayüzü durumu sayesinde farklı kavramlarla daha fazla ilgi görebilir. Kullanıcıların ilgi alanlarını yakalamak için alana özgü ontolojide kavramları, taksonomik ve sınıflandırma dışı ilişkileri kullanan semantik web’de kişiselleştirilmiş bilgi hizmeti sağlamak için kullanıcı ontolojisi adı verilen ontoloji tabanlı bir kullanıcı modeli önerir.
Araştırması, çok yönlü arama sağlayan ve dijital kütüphanelere yeni bir yaklaşımı temsil eden, sosyal web ve multimedya öğelerini anlamsal olarak açıklamalı bir havuza entegre eden anlamsal tabanlı bir dijital proje sunuyor. Diğer araştırmalarda, akıllı erişim sağlamak için ölçeklenebilir bir ontoloji ağı kullanarak, anlamsal içeriklerine dayalı olarak büyük özel efekt videoları havuzlarını otomatik ve akıllı bir şekilde dizine eklemek için tasarlanmıştır. Bu tasarım, dinamik geri izleme analizi ve semantik meta veri yönetimi (DREAM) sistemi için mimariyi tanımlar. Anlamsal bir bakış açısından. Ürün ailesinin açıklamalı ve çok yönlü set ontolojisine dayalı bilgi arama ve alma için bir çerçeve sağlar. Klasik bilgi alma paradigmasını genişleten ve devasa ve heterojen web ortamının zorluklarıyla ilgilenen yenilikçi ve kapsamlı bir semantik arama paradigmasıdır. Bu yeni teknolojilerin mevcut bilgi erişim sistemlerine uygulanmasıyla ilgili birçok araştırma var. Ancak yapay zeka (AI) ve semantik konuları tüm yaşam döngüsü perspektifinden ve mimari perspektiften ele alan hiçbir araştırma yoktur. Ana görünüm hedefi, küresel bilgi şemasının olmadığı merkezi olmayan endüstriyel depolarda akıllı arama yönetimidir. Bu önerinin getirdiği en önemli yenilik, bağlamsal kullanıcı profillerinin, uzman sistem teknikleri kullanılarak ontolojik aramayı kolaylaştıran ontolojiye ve meta verilere dayanmasıdır. Amaç, teknik olarak karmaşık endüstriyel ortamlar yaratmaya odaklanmıştır. Endüstriyel kaynakların kesin olarak konumlandırılmasını sağlamak için semantik web teknolojilerini ve yapay zekayı birleştirir. Genel amacı insan operatörleri akıllı ajanlarla değiştirmek olan akıllı sistemlerdir. CBR metodolojisi, bir DIR’den verimli bilgi almayı desteklemek için bir prototip geliştirmek için kullanılır.
Gelecek çalışmalar
Endüstri parklarında bilgi yönetimi için ontoloji ve yapay zeka mimarisine dayalı bir sistem bulunmaktadır. OntoEnter projesi gibi bir ambar kaynak yönetimi prototipi tasarlama ve geliştirme çabaları, kullanıcılara kaynak seçiminde yardımcı olmak için teşvik edilmektedir. Çalışmada yeni nesil anlamsal web kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamaya çalışan anlamsal web bilgi erişim sistemi mimarisinin ana yönleri ele alınmalıdır. Önemli bir amaç, uygun endüstriyel vakaları incelemek, argümanları derlemek ve endüstriyel projeler başlatmak, aynı zamanda Semantik Web’den de yararlanan endüstriyel şirketler için prototipler geliştirmektir.
Semantik modeller, operasyonlarda neler olup bittiğine dair eksiksiz bir görüş elde etme ve ardından bu perspektiften iş içgörüleri elde etme iş hedefini destekleyen çözüm mimarilerinin geliştirilmesinde kritik bir rol oynar. Endüstri standartlarına dayalı semantik modeller, özellikle uygulama satıcıları bu standartları benimserken, bunu bir adım öteye taşıyor. DIR’ler, bilimsel depolar ve ticari hizmet sağlayıcılar dahil olmak üzere daha geniş bir etkileşimli küresel bilgi ağları çerçevesinin parçası olabilir. Web standartlarının yanı sıra mümkün olduğunca mevcut standartlar ve yapı taşları üzerine inşa edilebilir. Etkili bilgi alma teknikleri ve iç denetimlerin birleşimi, kullanıcılar için çevrimiçi havuzlardan çıkarılan bilgilerin performansını iyileştirmede umut verici sonuçlar vermeye devam ediyor.
Sonuçlar, IA’nın bilgi transfer sürecinde merkezi yönetici olduğunu göstermektedir. Akademisyenler tarafından üretilen bilginin uyarlanmasına yardımcı olmak ve eğitim camiası tarafından benimsenmesini ve kullanılmasını kolaylaştırmak için arabuluculuk gereklidir. Sağlanan entegrasyonun önemli bir yönüne atıfta bulunarak, bilgi erişim sürecine ve akıllı teknolojilere daha fazla meta veri entegre edilerek temsil iyileştirilerek bilgi erişim etkinliği artırılmaktadır. Form, yakındaki sorgu için anlam bulmaya yönelik yeni bir yaklaşımla kullanıcılara tercih verme konusunda iyi özelliklere sahiptir ve kullanıcı, geri bildirimlerine göre sonuç sayfaları da önerebilir.
Gelecekteki çalışmalar, diğer şirketlerin veri havuzlarından ve dijital hizmetlerinden gelen bilgilerin kullanılmasına ve önerilen sorguların iyileştirilmesine yönelik olacaktır. Ayrıca, kullanıcı testi yoluyla sistemi daha fazla destek sağlamak, iyileştirmek ve değerlendirmek için sistemi genişletecektir. Web tabanlı dağıtılmış ve kendi kendini yöneten hizmetler ve aşağıdaki bazı hizmetler tasarlamaya odaklanmalısınız:
• Bilgilerin anlamsal benzerlik ve yakınlığa göre incelenmesi ve filtrelenmesi,
Heterojen veri, bilgi ve istihbarat kaynaklarının işlenmesi,
Heterojen bileşenlerin otomatik tespiti, oluşturulması ve birleştirilmesi,
• bağlantılı verilerin oluşturulması, dağıtılması ve kullanılması,
• Otomatik ve kullanıcı odaklı yürütme, hizmet koordinasyonu ve koreografi vb. Yapabilir,
kaynak:
https://www.researchgate.net/publication/2533413_Intelligent_Data_Mining_and_Information_Retrieval_from_World_Wide_Web_for_E-Business_Applications
https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijiids
yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]
İlk Yorumu Siz Yapın