Before printing this slides, make sure it is necessary. Protecting the environment is in your hands WeBioCLOUD Platform: LA NUBE BIOINTELIGENTE, UNA ARQUITECTURA PARA LA VIRTUALIZACIÓN DEL CONOCIMIENTO, LA INTELIGENCIA Y LA SABIDURÍA EN LA NUBE the knowdle stone architecture A Collaborative Research Proposal WETHEBIOCLOUD, AN ARCHITECTURE FOR VIRTUALIZATION OF KNOWLEDGE, INTELLIGENCE & WISDOM FOR THE CLOUD [COLLECTIVE KNOWDLE BioLAB@2013] THE KNOWDLER. KNOWDLEDGE WORTH SHARING The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud 14/5/13
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WeBioCLOUD Platform: LA NUBE BIOINTELIGENTE, UNA ARQUITECTURA PARA LA VIRTUALIZACIÓN
DEL CONOCIMIENTO, LA INTELIGENCIA Y LA SABIDURÍA EN LA NUBE the knowdle stone architecture
A Collaborative Research Proposal WETHEBIOCLOUD, AN ARCHITECTURE FOR VIRTUALIZATION OF KNOWLEDGE, INTELLIGENCE & WISDOM FOR THE CLOUD
[COLLECTIVE KNOWDLE BioLAB@2013] THE KNOWDLER. KNOWDLEDGE WORTH SHARING
The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud 14/5/13
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@webiocloud] project índice
1 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
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• BUAALA.LITE • introducción • definiciones preliminares • arquitectura en sistemas monovaluados • arquitectura KaaS en sistemas monovaluados • mejoras en KaaS & IIntelligent as a Service • plataforma webiocloud futuro 2013-2014 • arquitectura cloud 2 cloud bajo sistemas monovaluados • arquitectura webiocloud bajo sistemas multivaluados • arquitectura webiocloud en el proyecto FI-WARE de la UE • inteligencia colectiva • afiliación a RedIRIS • sede en el Centro de Excelencia de Promálaga en el PTA
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@webiocloud] wethebiocloud definition & motivation: knowledge, intelligent and wisdom
Analizar la adquisición de nuevo conocimiento para convertir el conocimiento en inteligencia y posteriormente en sabiduría en base al esquema inicial:
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@webiocloud] project definiciones preliminares
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La ontología (del griego οντος, genitivo del participio del verbo εἰμί, ser, estar; y λóγος, ciencia, estudio, teoría) es una rama de la metafísica que estudia lo que hay.
El término ontología en informática hace referencia a la formulación de un exhaustivo y riguroso esquema conceptual dentro de uno o varios dominios dados; con la finalidad de facilitar la comunicación y el intercambio de información entre diferentes sistemas y entidades. Aunque toma su nombre por analogía, ésta es la diferencia con el punto de vista filosófico de la palabra ontología.
Un uso común tecnológico actual del concepto de ontología, en este sentido semántico, lo encontramos en la inteligencia artificial y la representación del conocimiento. En algunas aplicaciones, se combinan varios esquemas en una estructura de facto completa de datos, que contiene todas las entidades relevantes y sus relaciones dentro del dominio.
Los programas informáticos pueden utilizar así este punto de vista de la ontología para una variedad de propósitos, incluyendo el razonamiento inductivo, la clasificación, y una variedad de técnicas de resolución de problemas.
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El contexto (del latín contextus) es un entorno físico o de situación a partir del cual se considera un hecho. El entorno del contexto puede ser material (algo que se presenció en el momento de ocurrir el hecho), simbólico (por ejemplo: el entorno cultural, histórico u otro) o dicho en otras palabras, es el conjunto de circunstancias en el que se produce el mensaje.
El contexto está constituido por un conjunto de circunstancias (como el lugar y el tiempo) que ayudan a la comprensión de un mensaje, por ejemplo: un periódico titula "Roger jugó ". Esto no aporta la información necesaria para que el lector decodifique el mensaje. En cambio, el titular "Roger Federer jugó ayer en el Master 1000 de Madrid" sí puede ser interpretado que incluye información sobre el contexto.
El contexto lingüístico se entiende a los factores vinculados a la producción de un enunciado que afectan la interpretación, la adecuación y el significado del mensaje. Esto quiere decir que un mensaje depende tanto de la gramática, la sintaxis y el léxico como del contexto, porque si no, no tendría sentido.
En comunicaciones y lingüística, contexto es el significado de un mensaje (como una oración), su relación a otras partes del mensaje (como un libro), el ambiente en el cual la comunicación ocurrió, y cualquier percepción que pueda ser asociada con la comunicación. El contexto es la agrupación de circunstancias específicas de lugar y tiempo, principalmente, en qué se está produciendo el acto de la comunicación.
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Tipos de entornos: • Monocontexto o contextos movovaluados. • Multicontexto o contextos multivaluados. Nuestro modelo parte de una simplificación necesaria: trabajar primero sólo en un contexto,
en nuestro caso, el contexto audiovisual. La taxonomía (del griego ταξις, taxis, "ordenamiento", y νομος, nomos, "norma"
o "regla") es, en su sentido más general, la ciencia de la clasificación. La representación del conocimiento y el razonamiento es un área de la inteligencia artificial
cuyo objetivo fundamental es representar el conocimiento de una manera que facilite la inferencia (sacar conclusiones) a partir de dicho conocimiento. Analiza cómo pensar formalmente - cómo usar un sistema de símbolos para representar un dominio del discurso (aquello de lo que se puede hablar), junto con funciones que permitan inferir (realizar un razonamiento formal) sobre los objetos. Generalmente, se usa algún tipo de lógica para proveer una semántica formal de como las funciones de razonamiento se aplican a los símbolos del dominio del discurso, además de proveer operadores como cuantificadores, operadores modales, etc. Esto, junto a una teoría de interpretación, dan significado a las frases en la lógica.
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17 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
14/5/13 Cuando diseñamos una representación del conocimiento (y un sistema de representación del conocimiento para interpretar frases en la lógica para poder derivar inferencias de ellas) tenemos que hacer elecciones a lo largo de un número de ámbitos de diseño. La decisión más importante que hay que tomar es la expresividad de la representación del conocimiento. Cuanto más expresiva es, decir algo es más fácil y más compacto. Sin embargo, cuanto más expresivo es un lenguaje, más difícil es derivar inferencias automáticamente de él. Un ejemplo de una representación del conocimiento poco expresiva es la lógica proposicional. Un ejemplo de una representación del conocimiento muy expresiva es la lógica autoepistémica. Las representaciones del conocimiento poco expresivas pueden ser tanto completas como consistentes (formalmente menos expresivas que la teoría de conjuntos). Las representaciones del conocimiento más expresivas pueden ser ni completas ni consistentes.
El principal problema es encontrar una representación del conocimiento y un sistema de razonamiento que la soporte que pueda hacer las inferencias que necesite tu aplicación dentro de los límites de recursos del problema a tratar. Los desarrollos recientes en la representación del conocimiento han sido liderados por la web semántica, y han incorporado el desarrollo de lenguajes y estándares de representación del conocimiento basados en XML, que incluyen Resource Description Framework (RDF), RDF Schema, DARPA Agent Markup Language (DAML), y Web Ontology Language (OWL).
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18 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
14/5/13 Los primeros papers en el que se hace referencia al Conocimiento como Servicio son del año 2005: Shouhuai Xu and Weining Zhang Department of Computer Science, University of Texas at San Antonio {shxu, wzhang}@cs.utsa.edu presentan en los Proceedings de la IEEE International Conference on Services Computing (SCC’05) 0-7695-2408-7/05 con el título Knowledge as a Service and Knowledge Breaching, un nuevo paradigma computacional que llaman conocimiento como servicio, en el que un proveedor de servicios de conocimiento, a través de su servidor de conocimiento, proporciona respuestas a determinadas consultas presentadas por consumidores de conocimiento.
Sobre dicha base iniciamos nuestras investigaciones introduciendo variables
como el valor del conocimiento, la función inteligencia y finalmente
el concepto de inteligencia colectiva.
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19 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
14/5/13 Software como Servicio (del inglés: Software as a Service, SaaS) es un modelo de distribución de software donde el soporte lógico y los datos que maneja se alojan en servidores de una compañía de tecnologías de información y comunicación (TIC), a los que se accede con un navegador web desde un cliente, a través de Internet. La empresa proveedora TIC se ocupa del servicio de mantenimiento, de la operación diaria y del soporte del software usado por el cliente. Regularmente el software puede ser consultado en cualquier computador, se encuentre presente en la empresa o no. Se deduce que la información, el procesamiento, los insumos, y los resultados de la lógica de negocio del software, están hospedados en la compañía de TIC.
Extrapolando dicho concepto y terminología podemos llegar a definir capas superiores de la siguiente manera: • KaaS, Knowledge as a Service, conocimiento como servicio; • IIaaS, Intelligence as a Service, inteligencia como servicio (duplicamos la I, para diferenciarlo de Infraestructura
como servicio); • WaaS, Wisdom as a Service, sabiduría como servicio.
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20 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
14/5/13 • Lo que podríamos explicar con un sencillo ejemplo: • SaaS, Software as a Service, software como servicio:
• 0,86€ * 3 CPUs + 1,24€ * 64GB RAM + 0,12€ * 1TeraB DISCO raid 5 • KaaS, Knowledge as a Service, conocimiento como servicio, se convierte en:
• IIaaS, Intelligence as a Service, inteligencia como servicio (duplicamos la I, para diferenciarlo de Infraestructura como servicio), y se convierte en:
• 1000€ * 1 PARRILA DE PROGRAMACIÓN INTELIGENTE+ 5€ * 500 usuarios MOTOR DE INTELIGENCIA COLECTIVA
• WaaS, Wisdom as a Service, sabiduría como servicio, y finalmente:
38 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
DICTIONARY KNOWLEDGE BASE
Openstack/FIwarestack OPERATIONAL
KNOWLEDGE BASE
KaaS SaaS
BUAALA K.B.
KNOWLEDGE APPLICATIONS KNOWLEDGE BASES
DECITIONS KNOWLEDGE BASE
WeKLOUD K.B. BIO RULES
KNOWLEDGE BASE
Open Knowledge Stack
WEDGE Module: Wisdom Refinery Eviroment
WIE WISDOM
COLLECTIVE INFERENCE
ENGINE
WPEs WISDOM
PROCESSES ENGINE
(*)
OTH
ER W
ISOD
M
SYSTEMS
INTELLIGENT EXTRACTION
INTELLIGENT REFINERY INTELLIGENT
SERVICES
BIO RULES
WISDOM BUSINESS
ENGINEs
weWETHIC WISDOM
SOCIAL ETHIC
INTELLIGENT SYSTEM
WP-Wibu Protocol W.S.-Wibu Protocol
WiBu Wisdom Builder
W.P. WISDOM
PERCEPTION SYSTEM W.S.
WISDOM SERVER SYSTEM
WISDOM EXTRACTION
WISDOM REFINERY
WISDOM SERVICES
Open Knowledge Stack
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IIaaS
WE THE BioCloud Platform Architecture
KaaS
WISDOM EXTRACTION
WISDOM SERVICES
WaaS
WISDOM REFINERY
39 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
WISDOM CITIES Platform
@webiocloud] webiocloud whole platform linéas de futuro: open K/II/W/enterprise edition platform
BIO-RULES BIO-INSPIRED SYSTEMS
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eCOMMERCE Platform
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@webiocloud] project arquitectura cloud 2 cloud bajo sistemas monovaluados
40 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
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41 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
OPEN SMARTCITIES STACK
OPEN INTELLIGENTCITIES STACK
OPEN WISDOMCITIES STACK
@webiocloud] webiocloud over KNOWDLE STONE ejemplos como buaala.tv, iFELIX-wolf & logroño.es
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KNOWDLE STORE CLOUD
OTHE STOREs CLOUD
42 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
@webiocloud] webiocloud K STORES 2 K STORES líneas de futuro: cloud 2 cloud stores architecture
AYTO. STORE CLOUD
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@webiocloud] project arquitectura webiocloud bajo sistemas multivaluados
43 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
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@webiocloud] project arquitectura webiocloud bajo sistemas multivaluados
44 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
Hasta el momento hemos desarrollado el proyecto en un solo contexto: audiovisual.
Pero del propio modelo y de la arquitectura desarrollada deducimos que podría perfectamente ampliarse a multicontexto según la siguiente clasificación, dependiendo de lo que cada “participante” en un dominio de conocimiento aporta y utiliza bajo tres tipos o modalidades de comercialización:
1. Abierto y Público, gratuito; 2. Abierto y Público, pago por uso; 3. Privado, pago por uso.
Es fácil entender que podemos aplicar contextos como las “emociones” de la APP de BILOOP, de forma que el motor de recomendación pueda seleccionar un contenido audiovisual, conforme unas reglas, en un estado emocional. O también, recomendarte ver una película en casa o en el cine según tus gustos al sumar el dominio audiovisual al dominio metereológico, dado que a algunos puede gustarle ir al cine en días lluviosos y otros decidir quedarse en casa viendo la televisión en el sofá.
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@webiocloud] project arquitectura webiocloud bajo sistemas multivaluados
45 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
En este sentido, se crea un nuevo paradigma: un sistema de aplicaciones cooperativas por el cual todas las aplicaciones soportadas sobre una plataforma inteligente cooperan y comparten conocimiento de usuarios para obtener un mayor valor de cada una de ellas en las diferentes modalidades de servicio. El sistema funciona centralizando en la base del conocimiento todas las decisiones que toma un usuario en todos los entornos (web, social y aplicaciones móviles) en los que está dado de alta. Una vez hecho esto, el motor de inferencia recibe los datos y metadatos y los procesa de forma conjunta, de tal modo que las recomendaciones son más precisas en tanto en cuanto un usuario está registrado en más dominios, y más información se posee de sus preferencias.
Poder facilitar una arquitectura y un modelo bajo contextos multivaluados sería un paso muy importante para el modelo por que multiplicaría, y eso hay que demostrarlo teórica y empíricamente, el potencial de desarrollar nuevas MKAPPs (Mobile Knowledge Applications) desarrolladas bajo este paradigma de inteligencia colectiva, creando “tiendas del conocimiento compartido” francamente potentes.
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@webiocloud] webiocloud social media arquitectura webiocloud bajo sistemas multivaluados
46 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
KS KNOWLEDGE
SERVER SYSTEM
KNOWDLE STONE Architecture
KNOWLEDGE REFINERY
KNOWLEDGE SERVICES
KaaS
SaaS
Openstack/FIwarestack
Search KNOWDLERs
Social KNOWDLERs
SOCIAL MEDIA ADAPTER Platform
…
Social User Experience Manager
Social Experience Inquirer
KBu Knowledge Builder
COGNITIVEPRINT KNOWLEDGE BASE
Semantic Knowledge
Manager
ccIE COLLABORATIVE
INFERENCE ENGINE
KS-Kbu Protocol
… …
ISIS InterSemantic
INFERENCE SYSTEM
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@webiocloud] project futuro de webiocloud bajo sistemas multivaluados
47 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
weBioCLOUD initiative 2015-2020: the intelligent biocloud & intelligent virtualization in multivalued domain context DEEP BLUE PROJECT
2018-2020
2015-2017
2014-2015
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@webiocloud] project arquitectura webiocloud en el proyecto FI-WARE de la UE
48 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
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@webiocloud] project arquitectura WeBioCloud en FI-WARE
49 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
El proyecto FI-WARE se dedica a la creación de una nueva infraestructura de servicios basada en componentes básicos genéricos y reutilizables denominados Capacitadores Generales (Generic Enablers, GE). Y buscan colaboradores en diferentes temáticas que hacen referencia a una serie de funcionalidades servidas por GE y que se integrarán en la plataforma de FI-WARE.
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@webiocloud] project arquitectura WeBioCloud en FI-WARE
50 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
El gran valor de WeBioCloud Platform es que proporciona una “pila” capaz de proporcionar niveles superiores de valor añadido a la arquitectura FI-ware, mediante las capas KaaS, IIaaS y WaaS. Algo que según las reuniones de la UE a las que hemos asistido es un reto que nadie había acometido y sitúa a Knowdle y nuestro país en una posición privilegiada.
The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud @webiocloud] project inteligencia colectiva investigaciones
En Knowdle y Kincubator el modelo matemático subyacente es primordial y diferencial y aún tiene mucho recorrido que investigar.
El Catedrático Santos Gonzalez de la Universidad de Oviedo ha iniciado varias líneas de trabajo con nosotros tanto a nivel nacional como internacional. En el ámbito internacional particularmente en Panamá.
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55 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
El pasado 11 de abril de 2013 la Secretaría de RedIRIS nos comunicó oficialmente nuestra filiación a RedIRIS y estamos a la espera de la carta definitiva con la Resolución.
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@webiocloud] project afiliación RedIRIS
56 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
224. Fundación KNOWDLE FOUNDATION & RESEARCH INSTITUTE http://www.rediris.es/rediris/instituciones/lista.php
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@webiocloud] project sede Promálaga Excelencia PTA
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@webiocloud] project sede de KNOWDLE en Málaga
58 The Bioinspired Collaborative Intelligence Research for the Cloud
En enero de 2013 el Ayto. de Málaga ofreció a Knowdle la sede en el Centro de Promálaga Excelencia en el Parque Tecnológico de Andalucía.
Aprovechando además la colaboración del Ayto. de Málaga con RedIRIS en el proyecto FI-WARE el valor de KNOWDLE y WEBIOCLOUD Platform a Málaga y su comunidad será una gran apuesta de futuro.
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