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    Publicado el 2.1.2019 por Equipo GNOSS

    La siguiente Inteligencia Artificial - DARPA - AI Next Campaign

    Durante más de 5 décadas, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ha liderado la investigación y desarrollo que ha posibilitado el avance y aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial basadas en reglas y aprendizaje estadístico. Propone ahora el desarrollo y aplicación de una "tercera ola" de tecnologías de inteligencia artificial, con el programa "AI Next", en el que invertirá 2.000 millones de dólares.

    Las áreas claves del programa serán la automatización de procesos de negocio críticos del Departamento de Defensa de los Estados Unidos de América; mejora de la robustez y fiabilidad de los sistemas de IA; mejoras en la seguridad y resistencia de las tecnologías de machine learning; reducción del consumo energético y de las ineficiencias de rendimiento; y ser pioneros en la siguiente generación de algoritmos y aplicaciones de inteligencia artificial, como la "explicabilidad" y el razonamiento de sentido común.

    Las áreas específicas de la campaña AI Next son: 

    • Nuevas capacidades. Automatizar procesos críticos de negocio, como la acreditación de nuevos sistemas de software.
    • IA Robusta. Analizar los fallos de las tecnologías de IA, actualmente poco comprendidos, para obtener un rendimiento fiable.
    • IA Adversarial. Mejorar la robustez de los sistemas. Si bien es la herramienta más potente de la IA actual, machine learning se ha demostrado como fácilmente engañable con pequeños cambios en los inputs que nunca confundirían a un humano (ver Inteligencia Artificial: distinguiendo la moda de la realidad). Los datos usados para entrenar al sistema podrían ser incorrectos y hacer que el sistema fuese vulnerable a un ciberataque.
    • IA de alto rendimiento. Mejorar el rendimiento conteniendo y/o reduciendo el gasto energético, mediante el rediseño de algoritmos y hardware.
    • IA de siguiente generación. Añadir a los sistemas la capacidad de explicar sus resultados y dotarlos de razonamiento con conocimiento de sentido común.

     

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    Publicado el 27.1.2016 por Equipo GNOSS

    Human Brain Project

    tipo de documento Página Web

    Human Brain Project

    Understanding the human brain is one of the greatest challenges facing 21st century science. If we can rise to the challenge, we can gain profound insights into what makes us human, develop new treatments for brain disease and build revolutionary new computing technologies. Today, for the first time, modern ICT has brought these goals within sight.

    An Overview of the Human Brain Project

    Neuroscience

    Unifying our understanding of the human brain

    Collaboration

    Catalyzing open science and global collaboration

    Medicine

    Defining and diagnosing brain diseases and disorders

    Education

    Training the next generation of scientists

    Computing

    Advancing the frontiers of brain-inspired technology

    Ethics

    Responsible Research and Innovation

    The Human Brain Project (HBP) is a European Commission Future and Emerging Technologies Flagship that aims to accelerate our understanding of the human brain, make advances in defining and diagnosing brain disorders, and develop new brain-like technologies.

    The HBP is organized in thirteen subprojects, spanning strategic neuroscience data, cognitive architectures, theory, ethics and society, management and the development of six new informatics-based platforms including:

    • Neuroinformatics (searchable atlases and analysis of brain data)
    • Brain Simulation (building and simulating multi-level models of brain circuits and functions)
    • Medical Informatics (analyzing clinical data to better understand brain diseases)
    • Neuromorphic Computing (brain-like functions implemented in hardware)
    • Neurorobotics (testing brain models and simulations in virtual environments)
    • High Performance Computing (providing the necessary computing power) 

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    Compartido el 16.4.2013 por Equipo GNOSS

    GNOSS gana el certamen europeo  LAK Data Challenge (Educación y Linked Data)

    GNOSS, empresa de desarrollo de software semántico, ha resultado ganadora de la primera edición del LAK Learning Analytics and Knowledge Data Challenge, un novedoso certamen en el mundo de la Educación que premia los mejores proyectos que promueven el uso de los datos abiertos enlazados (Linked Open Data) en el terreno de la analítica en Formación y Enseñanza (Learning Analytics).

    Presentamos el proyecto  ‘Linked Data based applications for Learning Analytics Research: faceted searchs, enriched contexts, graph browsing and dynamic graphic visualization of data’, una propuesta pensada para el usuario final y por la que ya se puede navegar desde http://datasetexplorer.gnoss.com/comunidad/LAKChallenge

    El proyecto de GNOSS promueve un buscador semántico de conocimiento en el terreno de la analítica en Formación y Enseñanza. En él, el usuario puede localizar documentación científica, organizaciones e investigadores que trabajan en el campo de Learning Analytics a partir de un buscador facetado y contextos enriquecidos. Además, el buscador promovido por GNOSS permite visualizar geográficamente la localización de investigadores y organizaciones en un mapa interactivo y el análisis visual del volumen de publicaciones a partir de distintos tipos de gráficos.

    El premio lo promueve el consorcio europeo LinkedUp, que cuenta con la participación de The Open University, Open Knowledge Foundation, Elsevier, Open Universiteit, Leibniz Universitat Hannover y Exact

     

    Información adicional:

    ·         Web del proyecto Learning Analytics Research: http://datasetexplorer.gnoss.com/comunidad/LAKChallenge

    ·         Documentación del proyecto: http://ceur-ws.org/Vol-974/lakdatachallenge2013_03.pdf

    ·         Web con el cuadro de honor de los ganadores del proyecto: http://www.solaresearch.org/events/lak/lak-data-challenge/

    ·         Proyecto Linked Up for Education http://linkedup-project.eu/

     

    Información en medios:

     

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    Publicado el 3.4.2013 por Equipo GNOSS

    Research Data Alliance

    The Research Data Alliance aims to accelerate and facilitate research data sharing and exchange. The purpose of the Research Data Alliance is to accelerate international data-driven innovation and discovery by facilitating research data sharing and exchange, use and re-use, standards harmonization, and discoverability. This will be achieved through the development and adoption of infrastructure, policy, practice, standards, and other deliverables.

    The Research Data Alliance is being brought into existence by an initial three research funding organisations:

    • The Australian Commonwealth Government through the Australian National Data Service supported by the National Collaborative Research Infrastructure Strategy Program and the Education Investment Fund (EIF) Super Science Initiative
    • The European Commission through the iCordi project funded under the 7th Framework Program
    • The United States of America through the RDA/US activity funded by the National Science Foundation

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    Publicado el 15.1.2013 por Equipo GNOSS

    Trabajo fin de titulación "Publicación de datos universitarios enlazados observando los principios de Linked Data" de Rosa Alba Calva Cumbius, realizado en la Universidad Técnica Particular de Loja bajo la dirección de Nelson Oswaldo Piedra Pullaguari, en 2012.

    Resumen: "El gran problema de la web de hoy es la aglomeración de información que se encuentra disponible en la red, donde la búsqueda de datos se vuelve cada vez más tediosa tomando en cuenta el sector educativo de las Universidades del Ecuador donde la información la mantienen de forma individual es decir en páginas web de cada Universidad, el objetivo de este trabajo es lograr que la información tanto de aspecto general y académico se encuentre relacionada y enlazada tomando en cuenta los principios de Linked Data    con el objetivo de mejorar la calidad de información que el usuario requiere.
    El desarrollo de componentes de este proyecto de Tesis les permitirá publicar datos en formato RDF, entendible por máquinas sobre: Aspectos académicos y de organización de Universidades Ecuatorianas.
    Se recolectó toda la información académica y de aspecto general de 69 Universidades del Ecuador almacenándolas en tablas divididas cada una por su clase y propiedades de las mismas, así mismo se creó una Macro para evitar la sobre escritura de la información y poder obtener el código N3 para posterior a ello convertirlo en código RDF."
    Palabras claves: Linked Data, Web Semántica, RDF, SPARQL."

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    Publicado el 3.12.2012 por Equipo GNOSS

    En las últimas fechas hemos tenido la oportunidad de conocer y profundizar en el trabajo de The Open University (OU), institución pionera en el desarrollo de la Educación Abierta. Desde 1969, esta universidad británica trabaja un modelo de educación inclusiva, sin barreras, en el que la tecnología juega un papel muy importante para hacer posible una educación de calidad sin costes añadidos, una Educación para Todos. Cuatro décadas después, con más de 250.000 alumnos al año, la estrategia web de la OU no defrauda y sigue el camino marcado en su origen: la institución vuelve a ser pionera, en este caso con un ambicioso proyecto de Linked Open Data.

    Además de hacer real el  concepto de Educación Abierta en un mundo globalizado, la OU permite ofrecer una secuencia clara del camino que la tecnología ofrece a las universidades en el terreno de la investigación, la docencia y la reputación gracias a las posibilidades de la tecnología semántica. Para comprender las raíces de esta estrategia y su posible alcance, la propia OU ha promovido el documento Linked Data for Open and Distance Learning, que firma el investigador Mathieu d’Aquin.

    Un proyecto de datos abiertos enlazables

    La institución inició en 2010 un proceso de estructuración tanto de su producción científica como de sus contenidos académicos. El resultado es una plataforma de conocimiento abierto, listo para ser descubierto, distribuido y reutilizado. Se puede acceder desde http://data.open.ac.uk/

    En la actualidad, la institución ofrece en este site hasta seis repositorios de datos, que pueden ser de gran utilidad tanto para la generación de aplicaciones finales por parte de la OU como nuevos servicios ideados, desarrollados y promovidos por terceros. Entre los datasets de la institución, se encuentran materiales de calidad de gran valor formativo:

    • Open Research Online: repositorio con las publicaciones de los investigadores de la OU. La institución promedia unos 2.000 documentos al año, que son accesibles y reutilizables desde este servicio.
    • OU Podcasts: son las lecciones,  las clases… de las distintas especialidades que ofrece la OU en audio y vídeo. Hay cerca de 4.000.
    • OpenLearn: espacio abierto con más de 600 cursos completos de la OU. Incluye todo tipo de áreas de conocimiento.

    En la presentación Putting Linked Data to Use in a Large Higher Education Organization se pueden ver varios ejemplos sobre cómo la propia OU reutiliza el conocimiento de estos datasets para ofrecer nuevos servicios a estudiantes, profesores y responsables de la administración de la organización.

     

    Servicios a partir de los datasets de la Open University

    La plataforma de datos abiertos forma parte del proyecto LUCERO que gestiona el Knowledge Media Institute (KMi), departamento de la Open University. Cabe reseñar  que el 90% de las líneas de investigación de este instituto se centra en formación, educación y web semántica. En este contexto, el KMi está fomentando grupos de trabajo e investigación que resultan de especial interés para toda aquella persona implicada en la formación online y/o a distancia en la universidad actual. Entre sus proyectos HOT, como denomina el propio KMi, destacan LinkedUP -Linking Web Data for Education Project – Open Challenge in Web-scale Data Integration-; LUISA -Learning Content Management System Using Innovative Semantic Web Services Architecture -; EUCLID -Educational Curriculum for the usage of LInked Data-; SocialLearn -Learning on the open, social web; Multimedia Digital Libraries -New Paradigms for Browsing & Search-… Para toda aquella persona interesada en sus iniciativas, es recomendable una revisión de su listado de grupos y proyectos, donde se percibe una fértil colaboración entre universidad, instituciones y empresas, y el post sobre Grupos de investigación en tecnologías semánticas de la Open University de Watermelon.

    Prueba de ello es DiscOU, un generador de contextos científicos que se presentan de forma automática sobre los contenidos de una página. El servicio ‘bebe’ de los datos del proyecto Open Data de la OU y actualmente se puede testar su utilización en las páginas de la BBC. El equipo ha elaborado un interesante vídeo en el que se puede ver el funcionamiento de esta aplicación sobre datos.

    Además de las iniciativas que se trabajan dentro del propio KMi, el instituto está promoviendo LinkedUniversities.org, un grupo de reciente creación en el que están ocho universidades e instituciones educativas europeas.  Estamos hablando del futuro de la universidad. Una nueva universidad que apuesta por estructurar, abrir y enlazar sus datos como estrategia para mejorar su organización y, a su vez, obtener el beneficio tanto económico como reputacional que supone la creación de servicios de valor añadido a partir de su conocimiento.

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    Publicado el 1.12.2012 por Equipo GNOSS

    Linked Universities es una alianza de universidades europeas que fomentan la publicación y reutilización de su conocimiento a partir de los datos enlazados (Linked Data). Los promotores del proyecto  –en la actualidad hay ocho universidades y organizaciones educativas-, defienden que si bien los datos enlazados, al igual que la web, se basan en la distribución transparente, las prácticas de compartir y colaborar en el desarrollo de la plataformas de datos enlazados entre las universidades pueden ayudar a la creación de una Web de los Datos de la Universidad, con infinitas conexiones y aplicaciones prácticas. En este sentido, Linked Universities defiende que el potencial de los datos enlazados en la educación y la investigación va mucho más allá del beneficio individual para cada institución o particular: el hecho de compartir, reutilizar y redistribuir conocimiento permite acelerar el aprendizaje y los procesos de investigación en las propias universidades, además de generar nuevos nichos de mercado basados en servicios y aplicaciones de datos.

    Los objetivos del proyecto Linked Universities son los siguientes:

    • Identificar, apoyar, desarrollar y estandarizar vocabularios Linked Data, con el objetivo de conectar cursos, calificaciones, material didáctico… de distintas universidades.
    • Describir y compartir experiencias prácticas en datos enlazados en la universidad.
    • Apoyar iniciativas que fomenten el uso de los datos vinculados en la universidad.

    Universidades conectadas

    De un tiempo a esta parte están apareciendo nuevos proyectos de universidades que comprenden y pretenden explotar las posibilidades y usos de los datos abiertos. En muchos casos, estas iniciativas están desconectadas unas de otras. Linked Universities pretende divulgarlas y ponerlas en valor para unir esfuerzos y conocimiento. Recientemente, en este blog hemos analizado el caso concreto de The Open University (OU), uno de los principales impulsores de Linked Universities. Si bien la OU fue pionera a finales de la década de los sesenta con su estrategia de Educación Abierta, desde hace dos cursos vuelve a innovar con un interesante proyecto de universidad Linked Open Data, que pone su conocimiento a disposición de otras universidades.

    La OU es un ejemplo que puede servir para entender la relevancia de las herramientas, tecnologías y procesos para publicar y reutilizar los datos enlazados con el objetivo de ofrecer servicios y aplicaciones prácticas a alumnos, profesores e investigadores. Además de este caso, en Linked Universities se pueden descubrir las estrategias de datos abiertos de universidades como las de Münster (Alemania), Southampton (Reino Unido) o Aalto (Finlandia). La propia página de Linked Universities es una fuente de conocimiento abierto y un espacio para la colaboración, donde las universidades pueden describir, compartir y reutilizar vocabularios y prácticas.

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    Publicado el 1.12.2012 por Equipo GNOSS

     

    El Knowledge Media Institute (KMi) es el responsable de la estrategia de datos abiertos de la Open University (OU). El KMi es un centro de investigación de la OU que trabaja con intensidad en el terreno de las tecnologías semánticas. Su cometido se centra fundamentalmente en los campos de la ingeniería ontológica, la representación del conocimiento, la interoperabilidad y el data linking. Entre sus trabajos más reseñables destaca el citado proyecto de Linked Open Data de la OU, la primera plataforma de datos enlazados en el mundo universitario, que cuenta con más de 20.000 documentos reutilizables, entre los que se incluyen papers, grabaciones de clases, cursos completos…

    En la actualidad, el KMi cuenta con 80 personas en distintos grupos de investigación ubicados en las siguientes líneas de trabajo: Future InternetKnowledge ManagementMultimedia & Information SystemsNarrative HypermediaNew Media SystemsSemantic Web & Knowledge Services y Social Software. En todos los casos, el KMi hace especial énfasis en el vínculo y las posibles aplicaciones de las tecnologías semánticas y la formación y educación. El trabajo de los investigadores se refleja en hasta 130 proyectos. El KMi tiene su propio ‘termómetro’ para valorar la relevancia (Hot, Active y Classics) de cada uno de los proyectos en función del momento de desarrollo de sus trabajos. Como introducción al panel de proyectos del KMi, destacamos los siguientes:

    • LUCERO Linking University Content for Education and Research Online.
    • LinkedUP Linking Web Data for Education Project – Open Challenge in Web-scale Data Integration.
    • DECIPHER Digital Environment for Cultural Interfaces; Promoting Heritage, Education and Research.
    • LUISA Learning Content Management System Using Innovative Semantic Web Services Architecture.
    • EUCLID Educational Curriculum for the usage of LInked Data.
    • SocialLearn Learning on the open, social web.
    • Multimedia Digital Libraries New Paradigms for Browsing & Search.
    • Living Human Digital Library Technical infrastructure for the Living Human Project.
    • mEducator  Multi-type Content Repurposing and Sharing in Medical Education.
    • ROLE Responsive Open Learning Environments.
    • LTfLL Language Technology for Lifelong Learning.
    • SILVER Semantic Interactive Learning Visualisation Environment Research. 

    Entre los proyectos destacados, consideramos de especial interés a LUCERO, la iniciativa a partir de la que la Open University construye su plataforma de Linked Open Data. El investigador Mathieu d’Aquin explica en la presentación Building the Open University Web of Linked Data las bases y posterior desarrollo del proyecto.

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    Publicado el 12.11.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Welcome to LDBC | Linked Data Benchmark Council

    Welcome to LDBC

    In the last years we have seen an explosion of massive amounts of graph shaped data coming from a variery of applications that are related to social networks like facebook, twitter, blogs and other on-line media and telecommunication networks. Furthermore, the W3C linking open data initiative has boosted the publication and interlinkage of a large number of datasets on the semantic web resulting to the Linked Data Cloud. These datasets with billions of RDF triples such as Wikipedia, U.S. Census bureau, CIA World Factbook, DBPedia, and government sites have been created and published online. Moreover, numerous datasets and vocabularies from e-science are published nowadays as RDF graphs most notably in life and earth sciences, astronomy in order to facilitate community annota- tion and interlinkage of both scientific and scholarly data of interest.

    Technology and bandwidth now provide the opportunities for compiling, publishing and sharing massive Linked Data datasets. A significant number of commercial semantic repositories (RDF databases with reasoner and query-engine) which are the cornerstone of the Semantic Web exist.

    Neverthless at the present time,

    • there is no comprehensive suite of benchmarks that encourage the advancement of technology by providing both academia and industry with clear targets for performance and functionality and
    • no independent authority for developing benchmarks and verifying the results of those engines. The same holds for the emerging field of noSQL graph databases, which share with RDF a graph data model and pattern- and pathoriented query languages.

    The Linked Data Benchmark Council (LDBC) project aims to provide a solution to this problem by making insightful the critical properties of graph and RDF data management technology, and stimulating progress through compettion. This is timely and urgent since non-relational data management is emerging as a critical need for the new data economy based on large, distributed, heterogeneous, and complexly structured data sets. This new data management paradigm also provides an opportunity for research results to impact young innovative companies working on RDF and graph data management to start playing a significant role in this new data economy.

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