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Amit Sheth

Amit Sheth es informático de la Universidad de Carolina del Sur en Columbia, Carolina del Sur . Es el director fundador del Instituto de Inteligencia Artificial y profesor de Ingeniería y Ciencias de la Computación. [1] Desde 2007 hasta junio de 2019, fue Lexis Nexis Ohio Eminent Scholar, director del Centro de Excelencia en Computación basada en el conocimiento de Ohio, [2] y profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de Wright . El trabajo de Sheth ha sido citado en más de 48.800 publicaciones. [3] Tiene un índice h de 117, [3] lo que lo coloca entre los 100 mejores científicos informáticos [4] con el índice h más alto. [5] Antes de fundar el Centro Kno.e.sis, se desempeñó como director del Laboratorio de Sistemas de Información Distribuida a Gran Escala en la Universidad de Georgia en Atenas, Georgia .

Educación

Sheth recibió su licenciatura en ingeniería del Instituto Birla de Tecnología y Ciencia en informática en 1981. Recibió su maestría y doctorado. en informática de la Universidad Estatal de Ohio en 1983 y 1985, respectivamente. [6] [7]

Investigación

Interoperabilidad/integración semántica y web semántica

Sheth ha investigado, demostrado y abogado por el uso integral de metadatos . Exploró metadatos sintácticos, estructurales y semánticos; Recientemente, ha sido pionero en enfoques basados ​​en ontologías para la extracción de metadatos y el análisis semántico. Fue uno de los primeros investigadores en utilizar ontologías basadas en lógica de descripción para la integración de esquemas e información (una década antes de que el W3C adoptara un estándar de representación de ontologías basado en DL), y fue el primero en ofrecer una conferencia magistral sobre aplicaciones de Web Semántica en búsqueda. [8] [9] Su trabajo sobre procesamiento de consultas multiontología incluye el artículo más citado sobre el tema (más de 930 citas [10] ). En 1996, introdujo el poderoso concepto de Enlace de referencia de metadatos (MREF) para asociar metadatos a hipertexto que vincula documentos en la Web y describió una realización basada en RDF en 1998, antes de que RDF fuera adoptado como recomendación del W3C. Parte de su trabajo reciente se ha centrado en la extracción de información de texto para generar metadatos semánticos en forma de RDF. En su trabajo, los metadatos semánticos extraídos de textos biológicos se componen de estructuras de conocimiento complejas (entidades y relaciones complejas) que reflejan interacciones complejas en el conocimiento biomédico. [11] Sheth propuso una realización de la visión MEMEX de Vannevar Bush como la Web de Relaciones, [12] basada en los metadatos semánticos extraídos del texto. Sheth y sus co-inventores obtuvieron la primera patente conocida para aplicaciones comerciales de Web Semántica en navegación, búsqueda, elaboración de perfiles, personalización y publicidad, [13] lo que lo llevó a fundar la primera empresa de búsqueda semántica, Taalee.

En 1992, pronunció un influyente discurso titulado "Hasta ahora (esquemáticamente) pero tan cerca (semánticamente)", que atestiguó la necesidad de una semántica de dominio específico, el uso de la representación ontológica para un modelado semántico/representación del conocimiento más rico, y el uso de del contexto cuando se busca similitud entre objetos. Su trabajo sobre el uso de ontologías para el procesamiento de información abarcó el enfoque de búsqueda de un razonamiento automatizado por ontologías [14] para la integración de esquemas, la búsqueda semántica, otras aplicaciones y el procesamiento de consultas semánticas . Este último implicó transformaciones de consultas utilizando diferentes ontologías para consultas y recursos de usuarios y consultas federadas, un concepto con medidas y técnicas asociadas para calcular la pérdida de información al atravesar relaciones taxonómicas. [15] [16]

Gestión de flujos de trabajo y servicios web semánticos.

A principios de la década de 1990, inició una investigación sobre el modelado formal, la programación y la corrección de los flujos de trabajo. Su proyecto METEOR demostró el valor de la investigación con aplicaciones del mundo real; sus herramientas se utilizaron en cursos de posgrado en varios países y su tecnología obtuvo la licencia para crear un producto comercial y fue seguida por METEOR-S. Dirigió la investigación (más tarde a la que se unió IBM ) que resultó en la presentación al W3C de WSDL-S (Anotación semántica de WSDL ), la base de SAWSDL , una recomendación del W3C para agregar semántica a WSDL y al esquema XML .

Tanto para SAWSDL como para SA-REST, brindó liderazgo en el proceso comunitario seguido por el W3C. Fue coautor de un artículo de 1995 en el Journal of Distributed and Parallel Databases , que es uno de los artículos más citados en el área de la literatura sobre gestión del flujo de trabajo, con más de 2330 citas, así como el más citado entre más de 430 artículos publicados en esa revista. . [17] Sus áreas técnicas clave de contribución en la gestión del flujo de trabajo incluyen la gestión adaptativa del flujo de trabajo, [18] manejo de excepciones, [19] autorización y control de acceso, [20] seguridad, optimización y calidad de servicio. [21]

Integración de información, interoperabilidad/integración de bases de datos y federaciones de bases de datos

En la década de 1980, las grandes organizaciones querían acoplar múltiples bases de datos autónomas para realizar ciertas tareas, pero no se entendía cómo se podía lograr esto desde una perspectiva técnica. A partir de 1987, Sheth impartió varios tutoriales en ICDE, VLDB, SIGMOD y otras conferencias importantes en el área de gestión de datos distribuidos (federados) y desarrolló fundamentos científicos y principios arquitectónicos para abordar estos problemas de interoperabilidad de bases de datos. Desarrolló una arquitectura de referencia limpia, cubierta en su artículo más citado sobre bases de datos federadas. [22] Proporciona una arquitectura que consta de una gama de alternativas estrechamente acopladas (es decir, globales como visión) a débilmente acopladas (es decir, locales como visión) para abordar tres dimensiones: distribución, heterogeneidad y autonomía. Posteriormente, lideró el desarrollo de una herramienta de integración de esquemas en Estados Unidos. [23]

Sheth analizó las limitaciones resultantes de la autonomía de las bases de datos individuales y trabajó hacia una integración profunda mediante el desarrollo de modelos de especificación para dependencias entre bases de datos, permitiendo un grado limitado de acoplamiento para garantizar la coherencia global para aplicaciones críticas. [24] Junto con Dimitrios Georgakopoulos y Marek Rusinkiewicz, desarrolló el método de emisión de tickets para el control de concurrencia de transacciones globales que necesitan ver y preservar un estado consistente en múltiples bases de datos. [25] Este trabajo, que fue reconocido con el premio al mejor artículo en la Conferencia Internacional sobre Ingeniería de Datos de 1991, recibió una patente y resultó en avances en transacciones de bases de datos múltiples por parte de otros investigadores.

Su trabajo continuó en las áreas de integración e interoperabilidad de bases de datos en red en empresas con acceso a bases de datos basadas en web. [26] [27] También ha ayudado a caracterizar metadatos y desarrollar técnicas que extraen y utilizan metadatos para el acceso integrado a una variedad de contenidos, que van desde bases de datos hasta datos multimedia/multimodales. [28] [29] [30]

Identificación de relaciones más rica en datos abiertos vinculados

Sheth ha sido un firme defensor de la identificación de un conjunto más rico y amplio de relaciones, como la meronomía y la causalidad , en la Web Semántica . Su idea de una "red de relaciones" [31] está inspirada en la visión del memex dada por Vannevar Bush . Desde el inicio de los datos vinculados, enfatizó la utilización del conocimiento del esquema y la información presente en la Web y en los datos vinculados para este propósito. Estas ideas llevaron a un sistema llamado BLOOMS [32] para la identificación de relaciones a nivel de esquema entre conjuntos de datos que pertenecen a datos vinculados. Otro sistema relacionado llamado PLATO permitió la identificación de relaciones partonómicas entre entidades en datos vinculados.

Extracción de información/NLP/ML, búsqueda, navegación y análisis basada en semántica y conocimiento

En 1993, inició InfoHarness, un sistema que extraía metadatos de contenido diverso (noticias, código de software y documentos de requisitos) utilizando una búsqueda por facetas basada en el navegador Mozilla. [33] Este sistema pasó a ser un producto de Bellcore en 1995 y fue seguido por un motor de búsqueda basado en metadatos para una guía de programación electrónica personal y videos basados ​​en la Web para un decodificador de cable. [34] Obtuvo la licencia de esta tecnología que desarrolló en la Universidad de Georgia para su empresa Taalee en el mismo año en que Tim-Berners Lee acuñó el término Web Semántica . En la primera conferencia magistral sobre Web Semántica dada en cualquier lugar, [35] Sheth presentó la implementación comercial de Taalee de un motor de búsqueda semántica, que cubre la patente "Sistema y método para crear una web semántica y sus aplicaciones en navegación, búsqueda, elaboración de perfiles, personalización y publicidad".

Esta encarnación de la búsqueda semántica de 1999 a 2001 (como se describe en el documento de patente) comenzó con herramientas extensas para crear una ontología/WorldModel (el gráfico de conocimiento actual) para diseñar un esquema y luego extraer automáticamente información (a través de agentes de extracción de conocimiento) e incorporar conocimiento de Múltiples fuentes de alta calidad para poblar la ontología y mantenerla actualizada. Esto implica mecanismos de desambiguación para identificar qué es nuevo y qué ha cambiado.

Luego, los agentes de extracción de datos que respaldaban contenidos diversos, ya sea extraídos (rastreados) o enviados (por ejemplo, noticias sindicadas en NewsML), convocaron a un comité de nueve clasificadores (usando clasificadores bayesianos, HMM y basados ​​en el conocimiento) para determinar los dominios de la información. contenido, identificar el subconjunto relevante de la ontología a utilizar y realizar anotaciones semánticas. "Motor de mejora semántica: una plataforma modular de mejora de documentos para aplicaciones semánticas sobre contenido heterogéneo" es una de las primeras publicaciones que demuestra la eficacia inusual de los clasificadores basados ​​en el conocimiento en comparación con las técnicas de aprendizaje automático más tradicionales. [36] El tercer componente del sistema utilizaba ontología y metadatos (anotación) para respaldar la búsqueda semántica, la navegación, la elaboración de perfiles, la personalización y la publicidad.

Este sistema también admitía una "Referencia de Rich Media" generada dinámicamente (también conocida como Infobox de Google) que no sólo mostraba metadatos sobre la entidad buscada extraída de la ontología y la metabase, sino que también proporcionaba lo que se denominó "búsqueda y consulta semántica combinada". [37] También dirigió esfuerzos en otras formas/modalidades de datos, incluidos datos sociales y de sensores. Acuñó el término "Web de sensores semánticos" e inició y presidió [38] [39] el esfuerzo del W3C sobre redes de sensores semánticos que resultó en un estándar de facto. [40] Introdujo el concepto de percepción semántica para reflejar el proceso de convertir cantidades masivas de datos de IoT en abstracciones de nivel superior para respaldar la cognición y la percepción humana en la toma de decisiones, lo que implica un marco de razonamiento abductivo y deductivo habilitado por la ontología IntellegO para hipótesis iterativas. refinamiento y validación. [41]

Análisis de redes sociales escalables en tiempo real

A principios de 2009 inició y enmarcó la cuestión del análisis de las redes sociales en un amplio conjunto de dimensiones semánticas que llamó "Espacio-Temporal-Temática" (STT). Hizo hincapié en el análisis de datos sociales desde la perspectiva de las personas, el contenido, el análisis de sentimientos y emociones. Esta idea condujo a un sistema llamado Twitris, [42] que emplea modelos semánticos en evolución dinámica [43] producidos por el proyecto de Web Semántica Doozer [44] para este propósito. El sistema Twitris puede identificar las emociones de las personas (como: alegría, tristeza, ira, miedo, etc.) a partir de sus publicaciones en las redes sociales [45] aplicando técnicas de aprendizaje automático con millones de tweets de emociones autoetiquetados. [46]

Emprendimiento

Sheth fundó Infocosm, Inc. en 1997, que obtuvo la licencia y comercializó la tecnología METEOR de la investigación que dirigió en la Universidad de Georgia, lo que dio como resultado productos de gestión de flujo de trabajo distribuido, WebWork [47] y ORBWork. [48] ​​Fundó Taalee, Inc. en 1999 basándose en la licencia de tecnología VideoAnywhere [49] basada en la investigación que dirigió en la Universidad de Georgia. El primer producto de Taalee fue un motor de búsqueda semántica. [50] [51] [52] Taalee se convirtió en Voquette [53] después de la fusión en 2002, y luego en Semagix en 2004. [54] En 2016, se fundó Cognovi Labs basándose en la tecnología Twirtis [55] como resultado de la investigación que dirigió. en el Centro Kno.e.sis de la Universidad Estatal Wright. [56] También se desempeñó como su principal innovador y forma parte de la junta directiva. La tecnología se utilizó con éxito para predecir el Brexit [57] y las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016. [58]

Premios

Referencias

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