Linha de pesquisa: Sistemas de Computação

Resumo: No cenário computacional contemporâneo, observa-se um interesse crescente em estender a semântica de ontologias clássicas, expressas em Web Ontology Language (OWL) 2 DL, por meio da incorporação de lógicas não clássicas. A literatura tem avançado significativamente na construção de ontologias fuzzy, voltadas ao tratamento de incertezas e graus de verdade; de ontologias temporais, destinadas à modelagem de mudanças ao longo do tempo; de abordagens paraconsistentes, capazes de lidar com contradições e inconsistências sem colapso lógico; e de extensões modais e deônticas, aplicadas ao raciocínio epistêmico, normativo, permissivo e obrigatório. Esta tese apresenta o OntoEx, um meta-algoritmo genérico, projetado para enriquecer semanticamente ontologias de domínio com a capacidade representativa de múltiplas lógicas não clássicas. Aqui, ele é apresentado com extensões para as lógicas fuzzy, paraconsistente, modal, temporal e deôntica, com o objetivo de ilustrar a integração de múltiplas dimensões de raciocínio não clássico em uma arquitetura híbrida multicamadas. Esse conjunto de formalismos lógicos, entretanto, não deve ser compreendido como exaustivo ou fixo, mas como uma configuração representativa para demonstrar sua genericidade e a modularidade. Assim, o OntoEx permite que o número e o tipo de extensões lógicas sejam reduzidos ou ampliados conforme as necessidades do domínio de aplicação. Outros formalismos não clássicos, como as lógicas intuicionista, probabilística e derrotável, também podem contribuir para o enriquecimento semântico de estruturas ontológicas, especialmente em contextos que envolvem evidência construtiva, quantificação da incerteza e raciocínio revisável. Como metamodelo, o OntoEx caracteriza-se por sua assinatura formal, por sua estrutura operacional em cinco fases e por um conjunto de salvaguardas lógicas incorporadas ao processo de enriquecimento semântico. Essas salvaguardas incluem a construção por extensão conservativa, a paraconsistência controlada, a rastreabilidade inferencial e a preservação da decidibilidade, ao mesmo tempo em que possibilitam o raciocínio não clássico híbrido em dimensões paraconsistente, fuzzy, temporal, modal e deôntica. Os resultados preliminares indicam que o OntoEx oferece uma base reutilizável e extensível para o desenvolvimento de sistemas híbridos de representação do conhecimento em domínios complexos. Sua aplicabilidade é evidenciada por estudos de caso em contextos altamente distintos, como a modelagem de transtornos do neurodesenvolvimento como autismo e a modelagem de indicadore de ameaças internas (insider threats) em ambientes com segurança da informação crítica; sugerindo que o framework proposto pode sustentar o enriquecimento semântico independente de domínio sem comprometer o controle lógico nem a modularidade arquitetural.

Link para a defesa: https://teams.microsoft.com/dl/launcher/launcher.html?url=%2F_%23%2Fmeet...