Un Modelo Integrado de Razonamiento Lógico y Técnicas de Planificación en Inteligencia Artificial para la Composición Automática de Objetos de Investigación Basados en Protocolos Experimentales en el Área de la Ingeniería Civil

Abstract

Para garantizar el acceso a largo plazo de la actividad científica de un laboratorio, es necesario que las técnicas de conservación sean capaces de convertir todo el proceso experimental en un recurso estructurado y abierto (Bechhofer et al., 2013). Se trata, de encapsular ese conocimiento, en unos contenedores digitales, que lleven la descripción de toda la actividad científica, a través de la enumeración y la relación con los recursos, guarde la representación del comportamiento de los datos y las tareas como flujos de trabajo, asociados todos a un conjunto de anotaciones semánticas (Page, Palma, & Houbowicz, 2012). Tales contenedores, son comúnmente conocidos como research object u objetos de investigación - en español - (Bechhofer, Roure, & Gamble, 2010). Y es a través de ellos, que se han dado los primeros pasos para dar persistencia a la investigación científica experimental, para hacerla disponible, reutilizable y reproducible a lo largo del tiempo. Es de especial interés, al modelar objetos de investigación, concentrarse en conocer, representar e interpretar el intercambio global de la información científica, es decir, unificar las conceptualizaciones mentales y terminológicas, que puedan darse entre los distintos usuarios, uno productor – que genera la actividad - y uno o varios usuarios consumidores – que manifiestan interés, en consumir dicha actividad.

A la fecha, un número significativo de proyectos han comenzado a adoptar esta representación; es así como, los actuales avances se reportan en dominios como la bioinformática (PARSE.Insight, 2007), la astronomía (De Roure & Goble, 2007), la biología y la genética (Belhajjame, Corcho, Garrijo, & Zhao, 2012), dejando de manifiesto la necesidad de extender este modelo a otras áreas de la investigación. Sin embargo y pese a lo promisorio de esta representación, los objetos de investigación aún resultan altamente dependientes del contexto (Lee, Slattery, Lu, & Tang, 2002), razón por la cual incursionar en otros ámbitos, es una tarea compleja que demanda un alto consumo de esfuerzo humano, que considerando los valiosos beneficios frente al tiempo, bien pueden ser afrontados.

Uno de esos dominios candidatos a incursionar con la representación de los objetos de investigación, es el que corresponde a los protocolos de laboratorio llevados a cabo para alcanzar el conocimiento de las características físicas y/o mecánicas de materiales, que van a formar parte de una obra civil. Dentro de este contexto, se contemplan aquellos protocolos que cuentan con guías normalizadas de procedimientos para la ejecución de las prácticas de laboratorio. Pero, si bien la práctica del experimento puede ser guiada por la mencionada guía, el registro documentado de los hallazgos, resultados y demás información experimental, es comúnmente presentado bajo el criterio libremente adoptado del laboratorio, o de quien tenga a su cargo la práctica experimental. Actualmente, éste registro es documentado en hojas físicas que incorporan (en el mejor de los casos), algún contenido digital de gráficas o tablas como reportes anexos. Paralelamente, tales guías pueden ofertar diferentes formas de lograr el mismo fin, es decir las formas varían en: los equipos que usan, los pasos que realiza o en los propios cálculos matemáticos, los cuales describen ecuaciones necesarias para cuantificar las propiedades de un elemento. Incluso, en su mayoría, estos últimos cálculos, son realizados de manera manual por el laboratorista, quien debe registrar los valores significativos de los datos de entrada y de salida, de cada operación, en tablas escritas en papel o en archivos digitales, que luego son transcritos a calculadoras, ejecutados en formulas pregrabadas de Excel o en el mejor de los casos, pasados a un software, que tiene restringidas las operaciones permitidas. Para cerrar el escenario, una obra civil, puede requerir de la valoración de varios materiales que deben ser soportados por los correspondientes resultados de pruebas de laboratorio que caracterizan cada elemento, lo que constituye una mezcla de opciones realmente compleja. Por lo anterior, intentar actualmente consultar, interpretar, reproducir o reutilizar estos resultados experimentales, constituyen una tarea lenta y humanamente costosa. Consientes de ese reto, está tesis propone representar, gestionar y divulgar los protocolos experimentales más relevantes del área de la ingeniería Civil, como objetos de investigación, a fin de que puedan ser reutilizados e interoperados, no solo por los humanos (como se ha realizado hasta ahora), sino a su vez por las componentes de software, alivianando ostensiblemente la tarea. En esencia, se propone representar unívocamente algunos de los principales protocolos experimentales del dominio de ingeniería civil, permitiendo luego interoperarlos en un proceso de composición automático, que usando una técnica de planificación en Inteligencia Artificial, logré la creación no anticipada de un nuevo objeto de investigación, conformado a partir de otros objetos previamente existentes (Guzmán & Ovalle, 2008). Este nuevo objeto de investigación, atenderá las necesidades específicas de un usuario consumidor (Garrido, Onaindía, & Sapena, 2009), en este caso formuladas como un nuevo requerimiento de investigación experimental. Lo anterior, en caso de que tal requerimiento no puede ser atendido por un solo objeto previamente existente, pero sí por una combinación de ellos. Esta propuesta no solo considera representar mediante un vocabulario unívoco los principales elementos del dominio experimental de ingeniería Civil, a través de ontologías, sino que, a su vez potencializa el proceso de la reutilización de la información experimental, mediante un conjunto de reglas semánticamente enriquecidas, que ofrecen una forma de expresar restricciones. Este proceso se denominará razonamiento lógico (W3C, 2007) y permite tratar la eficiencia de las consultas, con tareas de inferencia, que mejor representan el requerimiento del usuario consumidor, formulado en el proceso de composición.