II Simposio Internacional sobre "Generación y Transferencia de Conocimiento para la Transformación Digital"  "SITIC2023" -I Taller Internacional de Tecnologías y Aplicaciones de Web Semántica en el entorno de Inteligencia Artificial de las Cosas

II Simposio Internacional sobre "Generación y Transferencia de Conocimiento para la Transformación Digital"

SITIC2023

Método basado en ontologías para predecir la reducción de líneas costeras.

Resumen

El cambio climático y la reducción de líneas costeras son desafíos significativos que enfrenta la humanidad. En esta investigación, se propuso desarrollar un método basado en ontologías para predecir la reducción de líneas costeras, con el objetivo de mejorar la planificación y la toma de decisiones en áreas vulnerables. El objetivo principal del estudio fue desarrollar una ontología que integre datos geoespaciales, información climática y conocimientos expertos para predecir la reducción de líneas costeras. Para lograr esto se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva y se diseñó una ontología que representa los factores y las interacciones que influyen en la reducción de líneas de costas. La metodología empleada consistió en la integración de datos, información y conocimientos unificados en un modelo semántico, operable mediante una interfaz web basado en ontologías. El principal resultado se materializa en la creación de un modelo con perspectiva ontológica para la capacidad de generar predicciones que pueden utilizarse en la gestión de riesgos de los ecosistemas costeros. La discusión se centró en la importancia de mejorar y perfeccionar la ontología, así como en la exploración de técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar su precisión y capacidad predictiva. En conclusión, este enfoque basado en ontologías tiene el potencial de contribuir a la protección de los ecosistemas costeros y las comunidades vulnerables frente al cambio climático y la reducción de líneas costeras.

Abstract

Climate change and shrinking coastlines are significant challenges facing humanity. In this research, it was proposed to develop an ontology-based method to predict the reduction of coastlines, with the aim of improving planning and decision-making in vulnerable areas. The main objective of the study was to develop an ontology that integrates geospatial data, climate information and expert knowledge to predict the reduction of coastlines. To achieve this, an exhaustive bibliographical review was carried out and an ontology was designed that effectively represents the factors and interactions that influence the reduction of coastlines. The methodology used consisted in the integration of data, information and unified knowledge in a semantic model, operable through a web interface based on ontologies. The main result materializes in the creation of a model with an ontological perspective for the ability to generate predictions that can be used in risk management of coastal ecosystems. The discussion focused on the importance of improving and refining the ontology, as well as exploring machine learning techniques and data analysis to improve its accuracy and predictive ability. In conclusion, this ontology-based approach has the potential to contribute to the protection of coastal ecosystems and vulnerable communities from climate change and shrinking coastlines.

Sobre el ponente

Yaniel Hernández Brito

Ing. Yaniel Hernández Brito

UCLV Flag of Cuba

Discussion

Información Práctica
No Presencial
Spanish / Español
noviembre 13, 2023 2:0 p. m.
5 minutos
Sala Virtual SITIC 2
Autores
Ing. Yaniel Hernández Brito
Luisbey Martínez Alberich
Palabras clave
coastal ecosystems.
ecosistemas costeros.
ontological perspective
perspectiva ontológica
procesos semánticos
semantic processes
Documentos