Los grafos de conocimiento y knowler

knowledge graphs
Los grafos de conocimiento que Gartner sitúa de nuevo en su Hype Cycle de tecnologías emergentes son la base con la que knowler transforma los datos en conocimiento para propulsar a las organizaciones hacia una knowledge-driven company y fomentar la innovación entre sus empleados.

knowler genera un grafo de conocimiento utilizando como modelo un conjunto de ontologías para potenciar las búsquedas y recomendaciones

Es natural preguntarse qué hay detrás de todos esos sistemas que utilizamos a diario y que nos facilitan encontrar exactamente aquello que estábamos buscando en el maremágnum de la información alojada en internet, o que nos permiten llegar a tiempo a nuestras citas gracias a sus recomendaciones para desplazarnos e incluso cuidar nuestra salud con las sugerencias sobre el ejercicio físico a practicar durante ese día. Para conocer los entresijos de la Inteligencia Artificial, que se ha instaurado como tendencia permanente aunque ya lleve mucho más tiempo del que sospechamos en nuestros bolsillos y nuestros dispositivos, y está integrada ya en todo tipo de solución tecnológica desarrollada o por desarrollar, nada mejor que echar un vistazo al cuadrante de Gartner con su curva de las tecnologías emergentes. Para calibrar ese impacto de la Inteligencia Artificial podemos comprobar todas las tecnologías relacionadas con la IA que aparecen en el Hype Cycle, pero nos vamos a quedar con esos grafos de conocimiento (knowledge graphs) que tienen vinculación con knowler.

Hyper Cycle Emerging Technologies Gartner 2019
Y es que es a través de las ontologías, “una especificación formal y explícita de una conceptualización compartida” (Thomas R. Gruber, 1993), se establece un modelo de conocimiento que permite expresar la semántica necesaria para enlazar diferentes recursos, generando de esta manera lo que denominamos grafo de conocimiento. Se trata de un modelo que integra diferentes esquemas de datos, sirviendo de “paraguas” para integrar información o para poder acceder a esta de manera federada. Además de lo anterior, las ontologías permiten descubrir nuevo conocimiento mediante reglas de inferencia. Es así como knowler crea esa base de conocimiento, mediante modelos ontológicos y reglas de inferencia, y lo relaciona con su potente herramienta del buscador para encontrar exactamente aquello que necesitas utilizando incluso el lenguaje natural.
Sin embargo, además de integrar la información mediante ontologías sobre repositorios de tripletas RDF, también se hacen uso de “property graphs” transformando nuestro grafo de conocimiento en distintas vistas específicas para diferentes funcionalidades de knowler, además de proporcionarnos la capacidad de aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial sobre grafos. De esta manera knowler saca todo el potencial de los modelos ontológicos y de los “property paths” siendo siempre eficientes, dependiendo del tipo de operación que se quiere realizar sobre los datos.
En resumen, detrás de knowler hay un complejo sistema que organiza la información de una compañía, la relaciona y la convierte en conocimiento poniendo todo el poder del dato al alcance de todos y aportando de esta manera un gran valor en el día a día de los empleados de una compañía.

Información proporcionada por Enrique Solano, Senior Lead Knowledge Engineer del equipo de knowler en la Oficina de Smart Knowledge Management (SKM) de everis, y Carlos Bobed, Phd. in Computer Science del equipo de knowler en la Oficina de SKM de everis.

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