a engenharia do conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de...
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Surgida na década de 1960, no âmbito das atividades de Inteligência Artificial (na concepção e construção de sistemas especialistas), a engenharia do conhecimento tornou-se uma área de representação, modelagem e descoberta de conhecimento, a partir da elucidação junto a especialistas humanos ou da investigação automática sobre fontes de informação. Aliada aos avanços das tecnologias da informação e da comunicação, a engenharia do conhecimento tem apresentado uma nova gama de possibilidades para as áreas de representação, gestão e disseminação de conhecimento. Nesta apresentação, relatamos essas novas oportunidades nos campos da educação superior, ciência, tecnologia e inovação, ilustrando cada nova área com exemplos práticos e acessíveis na forma de “serviços de conhecimento”.TRANSCRIPT
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Roberto [email protected]
A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de
conhecimento
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Agenda Introdução
Engenharia do Conhecimento Descoberta de Conhecimento Serviços de Conhecimento
Algumas das Abordagens Possíveis Ontologia e Business Intelligence Extração de conhecimento de bases textuais Mapas de Conhecimento
Perspectivas Observatórios (Redes) do Conhecimento Exploração pública de fontes públicas de informação
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Introdução
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Engenharia do ConhecimentoProcesso de adquirir, estruturar, formalizar e operacionalizar informação e conhecimento existentes em domínios de problemas intensivos em conhecimento, objetivando criar um sistema que possa realizar tarefas complexas.
Schreiber, et. al, 2002
Introdução
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Descoberta de Conhecimento Processo de extração automática de
conhecimento a partir de fontes de informação.
Nestes sistemas, o resultado pode tanto já estar na forma de conhecimento representado e estruturado como em formato reconhecível pelo tomador de decisão a partir de seu conhecimento sobre o domínio
Introdução
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Serviços de Conhecimento Informações colocadas à disposição do
decisor em forma e tempo adequados à sua tomada de decisão
Essenciais à construção de projetos de governo eletrônico de 5a geração (promotores da sociedade do conhecimento)
Introdução
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Algumas das Abordagens Possíveis
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Ontologias e BI
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Business Intelligence
Geração de sistemas de tomada de decisão a partir de fontes operacionais de informação
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BuscasEspecializadas
DM CV
CurriculaFonte Primária deInformação
Sistema de CV
Curriculum Data Mart
Exemplo
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Sem
icond
utores
1238 pessoas
c/ registros
157 inven
tores
Distr ibuição de patentes de semicondutores
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Pesquisadores
% d
o t
ota
l de
pat
ente
s
distribuição de registros
Fárm
acos
2629 pessoas
c/ registros
438 inventores
Dis tr ibui ção de pate ntes de fár macos
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Pesquisadore s
% d
o t
ota
l d
e p
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nte
s
Semiconductors• 1.238 pessoas trabalhando na área• 157 (12,6%) com Propriedade Intelectual• Somente 2 pesquisadores já somam 18%
Pharmacy• 2.269 pessoas trabalhando na área• 438 (16,7%) com Propriedade Intelectual• 15% têm 50% de toda a PI da área
Exemplo – PITCE em 2004
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Portal SINAES(MEC/Inep)
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Informações Estratégicas no Portal SINAES
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Dashboard da Educação Superior
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Dashboard da Educação Superior
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Dashboard da Educação Superior
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Criando Indicadores1 - Selecionando um Tema
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Criando Indicadores2 - Selecionando um Critério
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Criando Indicadores 3 – Apresentando os Resultados
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Criando Indicadores4 – Navegando sobre os Resultados
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ISExtracta Light 4 – Navegando sobre os Resultados
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Desafios em BI
Permitir ao decisor definir sua própria visão conceitual (conceitos e regras) do negócio;
Guiar o tomador de decisão durante o processamento analítico;
Combinar dados heterogêneos (estruturados e não estruturados, locais e remotos);
Permitir a localização automática de serviços para estender as funcionalidades analíticas;
Integrar dados externos, de maneira pró-ativa, relacionados aos repositórios de informação da organização.
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Ontologia em processos de Business Intelligence
Planejamento do Projeto
Definição dos
Requisitos de Negócio
Modelagem Dimensional
Projeto Físico
Desenvolvimento e Projeto da Área de
Transição
Implantação e Manutenção
Especificação da Aplicação do Usuário
Final
Implementação da Aplicação do Usuário Final
Projeto e Arquitetura
Técnica
Instalação e Seleção de Produtos
Administração do Projeto
Representação da Semântica do
Negócio
Mapeamento Semântico do
Modelo de Dados
Mapeamento Semântico de
Serviços
Integração com a
Arquitetura
Etapas da Metodologia BUS
Etapas adicionais
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Extração de Conhecimento de Bases Textuais
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De KDD a KDTFayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; and Smyth, P. 1996.
H. Karanikas and Theodoulidis B. (2002)
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Extração de entidades
Co-ocorrênciaDistânciaForça da relação entre as entidades
Comparações com outros métodos
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Vetorização
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Extração e correlação de entidades
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Exemplo
Objetivo: Aplicar ferramentas da engenharia do conhecimento para indexar, classificar e publicar as notícias sobre C&T no País, de forma a combinar interesse pela informação com tomada de decisão em planejamento de C&T.
Objetivo: Aplicar ferramentas da engenharia do conhecimento para indexar, classificar e publicar as notícias sobre C&T no País, de forma a combinar interesse pela informação com tomada de decisão em planejamento de C&T.
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Filtros: são obtidos pela forma com que os documentos são classificados(estruturado ou no documento, sempre da mesma forma)
Filtros: são obtidos pela forma com que os documentos são classificados(estruturado ou no documento, sempre da mesma forma)
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Aplicações
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Buscas por Competências
nanotecnologia
2005 – 319
2007 – 689
+ 116%
nanotecnologiae nanopartículas
2005 – 61
2007 – 97
+ 60%
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Buscas por Competências
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VERIFICANDO PERFIL DO ESPECIALISTA
Buscas por Competências
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Mapas deConhecimento
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Mapas de Conhecimento
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Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de Conhecimento
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Mapas de Conhecimento
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Exemplo:
Análise das engenharias e ciências mecânicas no Brasil
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Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM
(sem poda)
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Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM
(com poda)
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Mapas de ConhecimentoExemplo: Biomecânica
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas em Biomecânica (sem poda)
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Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapa das pesquisas realizadas no Comitê de Biomecânica
Livre (sem poda)
Novas Possibilidades:
- Planejamento. Definição das áreas estratégicas para as quais se deseja obter indicadores
- Instrumentos. Definição dos Indicadores com base nas novas possibilidades de informação
- Mapas Exs: Como está a formação dos cursos de graduação e pós-graduação? Como se distribuem as pesquisas da Universidade? Qual é o grau de influência da Universidade no mapa geral de conhecimento da área sob análise?
Novas Possibilidades:
- Planejamento. Definição das áreas estratégicas para as quais se deseja obter indicadores
- Instrumentos. Definição dos Indicadores com base nas novas possibilidades de informação
- Mapas Exs: Como está a formação dos cursos de graduação e pós-graduação? Como se distribuem as pesquisas da Universidade? Qual é o grau de influência da Universidade no mapa geral de conhecimento da área sob análise?
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no BrasilBIOMECÂNICA
http://www.egc.ufsc.br/observatorio/docs_postados/abcm_engenharia.pdf
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Mineração Temporal de Textos Trend Analysis
Topic Tracking and Detection Emerging Trend Detection Trend Graph
Ephemeral Association (direta e inversa) Deviation Detection Episodes Evolutionary Theme Patterns Regras de Associação Temporais
Lent et al. (1997); Allan (2002) e Kontostathis (2003)
Havre at al. (2002)
Montes-y-Gomez et al. (2001b)
Mannila el al. (1995) Mei e Zhai (2005)
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Perspectivas
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Observatórios(Redes) do Conhecimento
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Exploração pública de Fontes Públicas
Visão Sistêmica Fontes de informação em C&T podem (e devem)
servir à inovação, à avaliação e à educação superior Como essas novas fontes de informação podem trazer
novas abordagens à avaliação e ao planejamento da educação, da pesquisa e da inovação no País?
As fontes devem ser públicas para exploração e estudos (mantendo sigilo e respeito à privacidade)
Conhecimentos gerados devem servir à geração de conhecimentos e de riqueza para nosso Brasil
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Formação de Observatórios ou Redes
Observatórios Núcleos especializados de P&D que, com base nas
fontes públicas, possam produzir estudos e conhecimentos estratégicos para o Brasil
Ex: Observatório de Inovação (USP)
Redes União em rede de pesquisadores, grupos e núcleos de
pesquisa na condução de tais estudos, trabalhando na forma de comunidades de prática
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ISExtracta PortletsISBoard
ISBI
Artigos
Aplicação de técnicas da Engenharia do Conhecimento para produção de conhecimentos estratégicos (insumos à tomada de decisão). Convênios IS-UFSC
Fontes de informação
Engenharia e Extração de Conhecimento
ISRelated ISCrawlerISSearchDecision Support
Bases Públicas via Convênios para uso em P&D
ww
w
Acesso público
Prospecção de Conhecimento em áreas estratégicas da educação superior, ciência, tecnologia e inovação
Gestão do Conhecimento: Desafios
Livros Projetos
Produções Bibliográficas
Eventos Portal
Disseminaçãode Conhecimento
Workshops Fóruns
Redes de Conhecimento
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O que será necessário?
Que os gestores públicos tenham consciência do potencial transformador de uma plataforma e-gov.
Visão de governo eletrônico articulada e adotada por uma administração governamental é fator determinante para os resultados de qualquer programa de e-gov.
Sem a visão adequada, as iniciativas tendem a fracassar ou ter vida curta (GRANT; CHAU, 2005).
Uma visão transformadora tem o potencial de aumentar a transparência das ações governamentais e a participação dos cidadãos na construção conjunta de conhecimento, em benefício de toda a sociedade.
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Roberto [email protected]
A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de
conhecimento
MUITO OBRIGADO!