Semantic Web, un deep insight tra idee, realizzazioni e prospettive

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1 Semantic Web, un deep insight tra idee, realizzazioni e prospettive Dr. Ing. Giovanni Tummarello Copyright 2005 Digital Enterprise Research Institute. All rights reserved. 1

2 DERI: Digital Enterprise Research Institute DERI Galway (Irlanda): Nato da una partnership tra HP, National University of Ireland e Science Foundation Ireland 95 persone full time (master, ph.d students, postdoc, researchers, professors, support, outreach and development) Nato nel 2003, ad oggi approx 27 milioni di euro di grants e progetti FP6 ed altri Focus esplicito sul delivery enterprise e sul supporto a Spin Off companies Advisory board include esponenti di picco dell industria, universita e W3C (Tim Berners Lee) 2

3 Semantic Web, le origini The origins : Tim Berners-Lee, CERN March 1989 Information Management: A Proposal 3

4 Semantic Web oggi: Gli standards di base sono ormai maturi e sono stati creati dalla W3C stessa Il Resource Description Framework (RDF) e probabilmente l elemento piu importante della catena. 4

5 RDF, un po piu da vicino (1): Risorse Che cos è una risorsa sul semantic web? Generalizzazione del concetto di Risorsa web: raggiungibile sul Web (una pagina HTML, una immagine, un filmato) (URL) non raggiungibile, ma identificabile (un libro, una persona) Occorre identificare univocamente le risorse Uniform Resource Identifier (URI) 5

6 RDF, un po piu da vicino (2): Identificazione risorse Gli Uniform Resource Identifiers (URIs) sono usati per identificare risorse sul semantic web. Includono le URLs, ma sono di piu, ad esempio: Un libro: ISBN: Un oggetto digitale pubblicato da un publisher: DOI: /182 Una persona 6

7 RDF, un po piu da vicino (3): Statements Uno statement (affermazione) in RDF viene decritto con una tripla di identificatori, ad esempio: <http://www.example.org/index.html> soggetto <http://purl.org/dc/elements/1.1/creator> proprietà <http://www.example.org/staffid/85740> oggetto Una tripla ha una naturale rappresentazione grafica: 7

8 RDF, un po piu da vicino (4): Grafi e RDF/XML Un insieme di triple (una o piu ) formano un grafo RDF La loro serializzazione standardizzata in XML forma un file RDF/XML <?xml version="1.0"?> <rdf:rdf xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elem xmlns:exterms="http://www.example.org/terms/"> <rdf:description rdf:about="http://www.example.org/index.html"> <exterms:creation 1999</exterms:creation-date> </rdf:description> <rdf:description rdf:about="http://www.example.org/index.html"> <dc:language>en</dc:language> </rdf:description> <rdf:description rdf:about="http://www.example.org/index.html"> <dc:creator rdf:resource="http://www.example.org/staffid/85740"/> </rdf:description> </rdf:rdf> 8

9 RDF, un po piu da vicino (5): Ontologie E una URI di una proprieta Le proprieta insieme ad classi, gerarchie, e restrizioni sono espresse in vocabolari detti ontologie Le ontologie sono pubblicate su web come se fossero pagine HTML, ma sono scritte anche loro in RDF ed interpretabili automaticamente. Esistono moltissime ontologie per usi comuni su cui c e accordo, riutilizzare le ontologie e la chiave! 9

10 Ontologie: esempio DOAP Ontologia per la descrizione di progetti sul Web: Disponibile per gli umani a Per client Semantic Web a Classi e proprieta: Progetto, Creatori, Topic, Repository CVS/SVN, Forum di supporto, Licenza etc.. Permette: automatismi nel trovare progetti di potenziale interesse supporto al bug tracking, e features tra integrati ma indipendenti advertizement del proprio progetto (listing automatico etc) curricula automatici e valutazione personale etc. 10

11 RDF, un po piu da vicino (5): Osservazioni Il modello dati RDF e molto piu semplice di quello XML (niente attributi, elementi etc) Ma piu espressivo (gli alberi sono sotto casi di grafi) Il formato RDF/XML garantisce compatibilita nella serializzazione e gestione appropriata di UNICODE etc. Le ontologie condivise assicurano l interoperabilita fornendo una interpretazione comune del significato dei termini 11

12 12 The Semantic Web tower

13 RDF: diffusione attuale RDF, OWL sono standards da anni (2004), spesso gia nei programmi di studio Uptake da parte di vendors specializzati per i building blocks software: Database RDF (OpenLinkSoftware, Oracle, Aduna, ) Toolkit e Reasoners (Jena HP, Raptor, Racer,.. ) Editor e visualizzatori supportati commercialmente (TopBraid, Altova,.. etc) Decine di miliardi di elementi di informazione gia accessibili in RDF sul Web, in forte crescita Prime grandi infrastrutture web per indicizzarle 13

14 Esempio: DBpedia DBpedia.org e un progetto che Estrae informazioni strutturate da Wikipedia Le rende disponibili in RDF Crea collegamenti con altri database RDF su internet Motto: Querying wikipedia like a Database 14

15 Extracting Structured Data from Wikipedia <http://dbpedia.org/resource/calgary> dbpedia:native_name Calgary ; dbpedia:altitude 1048 ; dbpedia:population_city ; dbpedia:population_metro ; mayor_name dbpedia:dave_bronconnier ; governing_body dbpedia:calgary_city_council ;... Oltre 9,100,000 di triple RDF Servite online 15

16 Interconnessioni da DBpedia Totale di 600 million di triple servite in HTTP 16

17 17 Usare DBpedia con un browser semantico DISCO

18 Querying DBpedia dal vostro software Da una qualsiasi applicazione software ci si puo integrare cone DBPedia: Semplicemente risolvendo le URL/URI Via endpoint SPARQL ( interfaccia AJAX su ) 18

19 19 Semantic Web nelle Bio Scienze, un caso d uso

20 Benefici del Semantic Web nelle Life Sciences Fusione di dati tra discipline scientifiche Facile ricombinazione dei dati Query a diverso livello di granularita Inferenza Approccio processabile da macchine Possibilita di validare inconsistenze incrociando database 20

21 Caso d uso: Morbo di Alzheimer Problema importantissimo (Impatto su 26 milioni di persone, 106 milioni stimati nel 2050) Esiste una comunita Web attiva, vari DB online Necessita di integrare diversi tipi di evidenza medica 21

22 Approccio tecnologico Modellazione Ontologica che rifletta la biologia e permetta l integrazione dei dati Identificatori assegnati a tutte le bio entita Trasformazione dei dati in RDF e inserimento in un Semantic Web DB (triplestore) Uso di un reasoner per fare inferenza ed aumentare l espressivita delle query Interfaccia di query su tutti i dati cosi trattati + strumenti di visualizzazione ed analisi 22

23 23 Una Query SPARQL su 4 database online integrati

24 Risultati Molti di questi geni sono infatti in ben nota relazione con il morbo attraverso l attivita gamma secretase (presenilin) Una ricerca manuale tra I database online avrebbe richiesto giorni! L integrazione NON ha modificato alcuno dei DB o dei sistemi esistenti 24

25 RDF come sottoprodotto di Web 2.0 RSS 1.0 e RDF! (notizie, autori etc) Esistono plugin per Wiki popolari che creano WikiSemantico (alla wikipedia, ma specifico e configurabile per qualsiasi dominio) Blogging semantico (posta appuntamenti, contatti, luoghi) Conclusione: con plugin adatti si partecipa al Semantic Web con attivita comuni 25

26 Come cercare sul Semantic Web? Infrastrutture per trovare e gestire I dati Semantic Web pubblicati su internet: Un Semantic Web Index ( ) Un Semantic Web Search Engine ( ) 26

27 Wrapping up: RDF per Data Sharing e Fusion Permette di codificare interi database (multiple tabelle di entita e relazioni) in maniera uniforme Il risultato e un singolo file, autocontenuto, che puo essere postato su web per permettere indicizzazione e discovery esterne Sotto appropriate condizioni: permette la fusione automatica, anche virtuale ed on the fly, di database: Anche prodotti da diverse entita, per scopi diversi Anche se non preselezionati ma scoperti da meccanismi automatici sul web (Semantic Web Search engines) 27

28 Wrapping up: RDF per il Knowledge Management RDF e ideale come rappresentazione dei dati in qualsiasi applicazione involva Knowledge Management: Modello di base (grafo), codifica naturalmente sia strutture relazionali (DB) che strutture ad albero (XML) I vantaggi dello standard: Riuso dei dati = Moltiplicazione del ROI sul costo dei dati Applicazioni che fanno uso smart anche di dati sconosciuti ed inaspettati (accettano e ne fanno un uso e trattamento comunque accettabile) Taglio di costi di development: tools e paradigmi condivisi tra sviluppatori Interoperabilita tra applicazioni, avoid vendor lock in 28

29 Wrapping up: RDF, il nuovo XML? XML prometteva interoperabilita, in realta e un inizio, ma non sufficiente. RDF appare subito marcatamente superiore per applicazioni dove della conoscenza deve essere rappresentata In questi casi, funziona realmente come linguaggio universale di scambio, senza alcuna alternativa in vista XML rimarra come carrier sintattico (RDF/XML) e per scopi con semantiche specifiche, (linguaggi di markup, files di configurazione, scambi di messaggi low level con struttura rigida etc 29

30 Conclusioni L innovazione richiede uno step in flessibilita Il Semantic Web rende I database trattabili come se fossero dati, e permette di pubblicarli come fossero pagine web. Gia ora: Integrazione a data level e real time di sistemi altresi eterogenei: integrare I dati di una intranet come se fosse un singolo sistema. Futuro: Interrogare il Web come un database, o meglio automaticamente trovare I DB giusti ed integrarli on the fly 30

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