El crecimiento exponencial en la generación de datos ha llevado a la necesidad de desarrollar métodos avanzados de representación y manipulación del conocimiento. Sin una estructura adecuada, la información almacenada en conjuntos de datos masivos pierde valor, ya que su análisis y explotación se vuelven complejos. Este proyecto se centra en la creación de un marco global para inferir conocimiento mediante implicaciones y sus generalizaciones, con el objetivo de mejorar la capacidad de los sistemas de información para razonar y extraer conclusiones de forma más eficiente.
El enfoque se basa en las reglas if-then, ampliamente utilizadas en bases de datos y programación lógica, por su capacidad de simular el razonamiento humano de manera sencilla e intuitiva. Sin embargo, el desafío radica en aumentar su expresividad sin comprometer la eficiencia, algo fundamental en la inteligencia artificial y el procesamiento de datos.
🎯 Objetivos del Proyecto
✔ Desarrollar un modelo unificado que integre diferentes formas de representación del conocimiento, incluyendo negación, lógica difusa, modelos triádicos y lógica intuicionista.
✔ Optimizar el operador de cierre de atributos, que permite inferir automáticamente nueva información a partir de datos almacenados.
✔ Reducir la complejidad computacional en la extracción de reglas mediante técnicas de simplificación lógica.
✔ Mejorar la capacidad de inferencia de conocimiento, permitiendo a los sistemas de información deducir información no explícitamente almacenada.
El desarrollo de este marco global de inferencia de conocimiento tendrá un impacto significativo en diversas áreas, permitiendo mejorar la eficiencia en la toma de decisiones basada en datos. Por ejemplo, en sistemas de inteligencia artificial y big data, esta tecnología facilitará la extracción de información relevante y la predicción de patrones ocultos, optimizando procesos en sectores como la salud, la ciberseguridad y la gestión empresarial. En el ámbito de las bases de datos y la programación lógica, el uso de este modelo permitirá una mejor representación de la incertidumbre y la vaguedad en los datos, facilitando la toma de decisiones en entornos donde la información es incompleta o imprecisa.
📌 Un avance clave en la estructuración e inferencia del conocimiento en entornos de datos complejos.
