RESUM
Aquesta tesi doctoral aborda múltiples reptes en la construcció i validació de grafs de coneixement basant-se en dades del món real dins dels dominis d’enginyeria. Presenta una metodologia integral per a la generació de Linked Data, demostrada mitjançant la creació d’un graf de coneixement a escala urbana per a l’avaluació comparativa de l’energia d’edificis a la ciutat de Barcelona. Aquest treball també introdueix un nou benchmark, ERA-SHACL-Benchmark, per avaluar motors SHACL amb dades reals d’infraestructura ferroviària, revelant discrepàncies crucials de rendiment i conformitat. A més, proposa un marc visual de Font Única de Veritat (SSoT) de cap a cap, amb l’objectiu d’involucrar els experts de domini en el cicle de vida del graf de coneixement, que fa ús de la notació Chowlk, i que ha estat provat per al cas d’ús real d’espais de dades d’inventaris d’emissions. Col·lectivament, aquesta investigació tanca la bretxa entre els avenços teòrics de la Web Semàntica i la seva aplicació pràctica en enginyeria, aportant en metodologies validades, conjunts de dades valuosos, benchmarks rigorosos i marcs centrats en l’usuari per a sistemes basats en coneixement fiables i mantenibles.
Directors de tesi:
DOCTORAND
Edgar Alexis Martínez Sarmiento és doctorand en Enginyeria Informàtica i Tecnologies de la Informació al BEE Group, la Unitat d’Innovació en Edificis, Energia i Medi Ambient del CIMNE. La seva recerca se centra en la generació de dades enllaçades (Linked Data) per a edificis i dades obertes governamentals, el desenvolupament d’ontologies i l’aplicació de tècniques d’aprenentatge estadístic a sèries temporals.