Endüstriyel bilgi havuzlarında büyük miktarda bilgi saklanır ve bu bilgilere erişim karmaşıktır. Dolayısıyla meta verilerde kullanılan teknikler ve kullanıcı tarafından seçilen malzemeler, verimli bir şekilde ölçeklenemez. Sağlıklı bir web, bilginin verimli bir şekilde paylaşılmasına ve yeniden kullanılmasına izin verir.
Endüstriyel Bilgi Depolarından Akıllı Bilgi Erişimi
Günümüzde endüstriyel bilgiler, barındırılan ekipmanın kapasiteleri, performansları, başlama veya durdurma tarihleri, türbin ve jeneratör modelleri vb. bilgileri de dâhil olmak üzere barındırılan ekipmanla ilgili ayrıntıları sağlayan veritabanları ve havuzlar aracılığıyla mevcut kaynaklar hakkında etkili bilgi sağlar. Tüm bu özellikler ve bilgiler, dijital havuzlarda, dijital dosyalarda ve iş web sitelerinde depolanır. Endüstriyel alanda kurulu kaynaklar hakkındaki bilgileri toplamak, katkıda bulunmak ve paylaşmak için dijital endüstri deposu (DIR) adı verilen çevrimiçi veritabanları kullanılır. Bu nedenle, dijital havuzlarda depolanan bilgi ve bilginin geri getirilme şekli hayati önem taşımaktadır. DIR’ler, merkezi barındırma ve içeriğe erişim sağlar, içeriğe erişim için izinler ve kontroller, dijital nesneleri veya dosyaları paylaşma yeteneği sağlar.
Mevcut arama motorları, veri tabanının içeriğini aranan modellerle karşılaştırarak bilgiyi alır. Oluşturulan sonuç, bu kalıbı içeren verilerin bir listesidir. Arama motorları daha etkin hale gelse de aşırı bilgi yüklemesi, aramayı ve doğru bilgi erişimini engellemektedir. Sonuç olarak, yeni olasılıklara katkıda bulunan yeni anlambilimsel ve akıllı modeller geliştirmek gerekir. Sunulan çalışma, anlambilim ve akıllı modellere dayalı bilgi erişimine yeni bir yaklaşım sunar. Bunun için, endüstriyel alanda bilgi kazanımını geliştirme amacına katkıda bulunan vaka tabanlı muhakeme (CBR) tekniği uygulanmaktadır.
Önemli sayıda araştırmacı, zekâ ve anlambilimsel tekniklerin uygulanmasını hâlihazırda araştırmıştır, ancak bunlardan sadece birkaçı, her iki teknolojinin tam entegre olması açısından endüstriyel bir ortamdır. Örneğin ontoloji bulma yöntemlerini içeren araştırmacılar ve ilgili alan çalışmaları, ontolojilerin belge aramalarını etkin bir şekilde gerçekleştirmek yararlılığını analiz edilmesi için araştırma yaparlar. Bunun için bir ontoloji sorgu modeli kullanan ve ön bilgi alma görevleri için ontolojileri rafine etmek için bir algoritma öneren bir sistem sunmaktadır. 
Yapılan bir test çalışmasında, gerçek zamanlı görüntü yakalama, dijital kamera teknolojisi ve görüntü işleme teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tutkal çizgisi eğrisinin görüntüden çıkarılması, tutkal eğrisinin morfolojik yöntemle inceltilmesi ve çerçeve bilgilerinin çıkarılmasıyla tutkal eğrisinin kapanması ve kalitesi tespit edilebilir. Test sonuçları, etkinin tatmin edici olduğunu ve yöntemin etkili olduğunu göstermektedir. Ana katkısı, ilişkilendirme kurallarını ontolojiler ve yapılandırılmamış metin külliyatının diğer dilsel özelliklerinin yanı sıra açık anlambilimden yararlanan doğal dil işleme teknikleriyle birleştiren yeni bir anlamsal sorgulama genişletme tekniğidir.
İlişkilendirme kuralları tarafından keşfedilen önemli terimlerin bağlamsal özelliklerinden yararlanır ve ontoloji girdileri, kelime duyularının belirsizliğini ortadan kaldırarak sorguya eklenir. Anlamsal Web, bilgiyi verimli bir şekilde yakalamak için belirli bir alan ontolojisindeki kavramları, taksonomik ilişkileri ve taksonomik olmayan ilişkileri kullanır. Örneğin, ilgili alandaki her bir kavramla ilgili bilgileri içeren Web sayfalarını aramak için alan ontolojisini kullanan birçok ajanlı arama modülüne (MASH) sahip bir bilgi yönetimi platformunun bir bileşenini açıklar. Daha sonra, alakasız bilgilerin analizinden mümkün olduğunca kaçınmak için arama belirli bir alanla sınırlandırılır.
Her mevcut katman kendi işlevini açıklar, bu sistemin uygulanmasını bilgi organizasyonu, ifade ve bilgi erişiminden analiz eder ve ontolojiye dayalı bir bilgi yönetim sistemi çerçevesi önerir. Bu yönetim sistemi, hem insan hem de bilgisayar tarafından anlaşılabilen paylaşılabilir bir ontoloji kurar. İnsanlar bilgi erişim arayüzünün daha iyi bir durumu aracılığıyla farklı kavramların daha fazla ilişkisini bulabilir. Kullanıcıların ilgilerini yakalamak için belirli bir alan ontolojisindeki kavramları, taksonomik ilişkileri ve taksonomik olmayan ilişkileri kullanan Anlamsal Web’de kişiselleştirilmiş bilgi hizmeti sağlamak için kullanıcı ontolojisi adı verilen ontoloji tabanlı bir kullanıcı modeli önerir.
Araştırması, yönlü arama sağlayan ve dijital kitaplıklara yeni bir yaklaşımı temsil eden, sosyal web ve multimedya öğelerini semantik açıklamalı bir depoda bütünleştiren anlambilim tabanlı bir dijital proje sunar. Başka bir araştırmada, akıllı erişim sağlamak için ölçeklenebilir ontolojilerden oluşan bir ağ kullanarak, anlamsal içeriklerine dayalı olarak, özel efekt video kliplerinin büyük depolarını otomatik ve akıllı bir şekilde indekslemek için tasarlanmıştır. Bu tasarlama, dinamik geri alma analizi ve semantik meta veri yönetim sisteminin (DREAM) mimarisini açıklar. Anlamsal olarak bakıldığında; açıklamalı çok yönlü ürün ailesi ontolojisine dayalı bir bilgi arama ve erişim çerçevesi sunar. Klasik bilgi erişim modelini genişleten, devasa ve heterojen web ortamının zorluklarını ele alan yenilikçi, kapsamlı bir anlamsal arama modelidir. 
Bu yeni teknolojileri mevcut bilgi erişim sistemlerine uygulama konusunda pek çok araştırma vardır. Ancak hiçbir araştırma, tüm yaşam döngüsü ve mimari bakış açısından yapay zekâ (AI) ve anlamsal sorunları ele almamaktadır. Ana teklif hedefi, küresel bilgi şemasının bulunmadığı merkezi olmayan endüstriyel havuzlarda akıllı arama yönetimidir. Bu önerinin getirdiği en önemli yenilik, bağlamsal kullanıcı profillerinin, uzman sistem teknolojileri kullanılarak ontolojik aramayı kolaylaştıran ontolojilere ve meta verilere dayalı olmasıdır. Amaç, teknolojik olarak karmaşık ortamlar endüstriyel etki alanı oluşturmaya odaklanmıştır. Ve endüstriyel kaynakların hassas bir şekilde konumlandırılmasını sağlamak için semantik web ve AI teknolojilerini içermektedir. İnsan operatörlerini akıllı ajanlarla değiştirme genel amacı olan akıllı sistemlerdir. DIR’dan verimli bilgi erişimini desteklemek için bir prototip geliştirmek için CBR metodolojisi kullanılır.
Gelecekteki Çalışmalar
Endüstriyel havuzlarda bilgi yönetimi için ontoloji ve yapay zeka mimarisine dayalı bir sistem vardır. OntoEnter projesi gibi bir depodaki kaynakları yönetmek için bir prototip tasarlama ve geliştirme çabası, kaynakları seçerken kullanıcılara yardımcı olmak için yararlanılır. Yapılan çalışmada, yeni nesil semantik web kullanıcılarının gereksinimlerine yanıt vermeye çalışan bir semantik web bilgi erişim sistemi mimarisinin ana yönleri ele alınmalıdır. Önemli bir amaç, uygun endüstriyel vakaları incelemek, argümanlar derlemek, endüstriyel projeler başlatmak aynı zamanda semantik web’den de yararlanan endüstriyel şirketler için prototipler geliştirmektir.
Anlamsal modeller, operasyonlar içinde neler olduğuna dair tam bir bakış açısı elde etme ve ardından bu bakış açısıyla iş içgörüleri türetme iş hedefini destekleyen gelişen çözüm mimarilerinde önemli bir rol oynar. Endüstri standartlarına dayalı anlamsal modeller, özellikle uygulama satıcıları bu standartları benimsedikçe bunu bir adım daha ileri götürür. DIR’ler, bilimsel havuzlar, ticari sağlayıcılar dâhil olmak üzere etkileşimli küresel bilgi ağlarının daha büyük bir çerçevesinin parçası olabilir. Mümkün olduğunca standartlara ve mevcut yapı taşlarına ve ayrıca web standartlarına dayanabilir. Etkili bilgi erişim tekniklerinin ve IA’ların kombinasyonu, kullanıcılar için çevrimiçi havuzlardan çıkarılan bilgilerin performansını iyileştirmede umut verici sonuçlar vermeye devam etmektedir.
Elde edilen bulgular, IA’nın bilgi aktarımı sürecinde merkezi yönetici olduğunu göstermektedir. Akademisyenlerin ürettiği bilgilerin uyarlanmasına yardımcı olmak için arabuluculuk esastır ve eğitim topluluğu tarafından benimsenmesini ve kullanılmasını kolaylaştırır. Elde edilen entegrasyonun önemli bir yönüne işaret bilgi ve akıllı tekniklerin içinden daha fazla meta veriyi erişim sürecine dahil ederek temsili iyileştirerek, bilgi erişiminin etkinliği artırılır. Model, yakınlardaki sorgunun anlamını bulmaya yönelik yeni bir yaklaşımla kullanıcılara tercih sağlama konusunda iyi özelliklere sahiptir ve kullanıcı, görüşlerine göre sonuç sayfalarını da önerebilir.
Gelecekteki çalışma, diğer kurumsal havuzlardan ve dijital hizmetlerden bilgi istismarını ele alacak ve önerilen sorguları iyileştirecektir. Ayrıca sistemi başka destek sağlamak için genişletecek, kullanıcı testi yoluyla sistemi iyileştirecek ve değerlendirecektir. Web’e ve bazı hizmetlere dayalı dağıtılmış ve kendi kendini yöneten hizmetlerin tasarımına odaklanmalıdır ve bunlar aşağıdaki gibidir:
• Anlamsal benzerlik ve yakınlığa dayalı bilgileri inceleyebilir ve filtreleyebilir,
• Heterojen verileri, bilgileri ve istihbarat kaynaklarını işleyebilir,
• Heterojen bileşenleri otomatik olarak keşfedebilir, oluşturabilir ve entegre edebilir,
• Bağlantılı verileri oluşturabilir, dağıtabilir ve istismar edebilir,
• Otomatik ve kullanıcı odaklı uygulama, hizmet orkestrasyonu ve koreografi vb. gerçekleştirebilir,
Kaynakça:
https://www.researchgate.net/publication/2533413_Intelligent_Data_Mining_and_Information_Retrieval_from_World_Wide_Web_for_E-Business_Applications
https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijiids
Yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu