RESUMEN
Esta tesis doctoral aborda múltiples desafíos en la construcción y validación de grafos de conocimiento, basándose en datos del mundo real dentro de los dominios de ingeniería. Presenta una metodología integral para la generación de Linked Data, demostrada mediante la creación de un grafo de conocimiento a escala urbana para la evaluación comparativa de la energía de edificios en la ciudad de Barcelona. Este trabajo también introduce un nuevo benchmark, ERA-SHACL-Benchmark, para evaluar motores SHACL con datos reales de infraestructura ferroviaria, revelando discrepancias cruciales de rendimiento y conformidad. Además, propone un marco visual de Fuente Única de Verdad (SSoT) de extremo a extremo, con el objetivo de involucrar a los expertos de dominio en el ciclo de vida del grafo de conocimiento, que utiliza la notación Chowlk, y que ha sido probado para el caso de uso real de espacios de datos de inventarios de emisiones. Colectivamente, esta investigación cierra la brecha entre los avances teóricos de la Web Semántica y su aplicación práctica en ingeniería, aportando en metodologías validadas, conjuntos de datos valiosos, benchmarks rigurosos y marcos centrados en el usuario para sistemas basados en conocimiento fiables y mantenibles.
Directores de tesis:
DOCTORANDO
Edgar Alexis Martínez Sarmiento es doctorando en Ingeniería Informática y Tecnologías de la Información en BEE Group, la Unidad de Innovación en Edificios, Energía y Medio Ambiente de CIMNE. Su investigación se centra en la generación de datos vinculados (Linked Data) para edificios y datos abiertos gubernamentales, el desarrollo de ontologías y la aplicación de técnicas de aprendizaje estadístico a series temporales.