Modelos de Conocimiento Basados en Ontologías para la ...

Capítulo 3. Representación del conocimiento y ontologías
conceptuales y el concepto de ontología en ambos campos (Gaševic et. al., 2004),
(Djuric et. al., 2005), (Cranefield y Pan, 2007).
3.5 Ontologías para representación del
conocimiento en el campo de la ingeniería
Dos de las áreas en las que con más asiduidad han sido aplicadas las técnicas de la
representación del conocimiento (y de forma más genérica las técnicas de
inteligencia artificial) son la biomedicina (biología, genética, medicina,…) y la
ingeniería (mecánica, eléctrica, electrónica, de sistemas,…). Las características de
estos campos hacen que sean terrenos útiles para comprobar y aplicar las técnicas
desarrolladas, ya desde los tiempos de los primeros sistemas expertos. Respecto a
la investigación en ontologías se puede afirmar algo similar. Seguidamente se
ofrece una visión de algunas de las aplicaciones que las ontologías han tenido en
el campo de la ingeniería, observándose cómo este campo de aplicación fue y es
importante, no sólo en la aplicación de resultados sino en el curso de la propia
investigación en representación del conocimiento.
La aplicación de las ideas de la ingeniería del conocimiento y los sistemas
expertos en el ámbito del software para ingeniería de control se produjo desde los
primeros sistemas surgidos en los años 1980s. La doble vertiente de existencia de
conocimiento complejo y procesos de resolución de problemas que involucran
conocimiento humano (heurístico y de difícil explicitación) hace que este campo
sea apropiado para la aplicación de estas técnicas.
Algunos de estos estudios (dejando aparte las aplicaciones dedicadas a la
implementación de controladores bajo la denominación de "control inteligente")
abordaban, en mayor o menor medida y de forma más o menos explícita, el
problema de la representación del conocimiento. Entre los proyectos desarrollados
se pueden mencionar GE-MEAD (Taylor y Frederick, 1984), (Palumbo y Butz,
1991), SROOT (Muha, 1991), MEDAL (Pang, 1992), ANDECS (Grübel, 1995),
etc.
La diferencia principal entre estas experiencias y las que se llevaron a cabo a
partir de los años 1990s es que éstas primeras aproximaciones están basadas en el
paradigma de la extracción del conocimiento, en el que lo importante es
reproducir el comportamiento del experto y no crear un modelo del conocimiento.
Los sistemas expertos, construidos con este paradigma, hacen más hincapié en el
proceso de reproducción de la resolución de problemas, implementado mediante
reglas, que en construir una estructura compleja de representación del
conocimiento.
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