Los escenarios de sistemas que manejan e intercambian grandes volúmenes de información son cada vez más usuales en la actualidad. Un problema que suele surgir en entornos colaborativos donde el conocimiento es mantenido por diferentes entidades es el de inconsistencia; en tales escenarios se requiere contar con métodos automáticos y adecuados para el manejo de conflictos que aparecen naturalmente en la medida que el conocimiento evoluciona y se integra.
Esta línea de investigación se centra en la integración (merging) de bases de conocimiento representadas a través de ontologías Datalog+-; para de esta forma obtener una nueva ontología que represente, tanto como sea posible, el conocimiento de las originales; manteniendo al mismo tiempo consistencia.
En particular, se plantea un escenario multiagente, donde cada agente tiene su propia ontología Datalog+-; y asocia además un valor de credibilidad a cada agente del resto de la comunidad. En tal escenario, la resolución de los potenciales conflictos que surjan de considerar el conocimiento conjunto de la comunidad estará basada en la explotación de la credibilidad que los diferentes agentes de la comunidad tengan entre sí; consensuando la resolución en base a la visión de la credibilidad de cada agente dentro de la comunidad. A tal efecto se definirán funciones de accrual de credibilidad, que asociarán a cada fórmula un valor en función de la credibilidad de los agentes de la comunidad que soportan a la misma, lo que determinará qué formulas serán parte de la ontología unificada final.

Expositor: Dr. Cristhian Deagustini