Методология разработки онтологии строительной отрасли

Для разработки методологии формирования онтологии информационного моделирования и онтологии строительной отрасли.

В первую очередь необходимо сформировать полноценную онтологию информационного моделирования.

Базовая онтология

Для формирования онтологии информационного моделирования была выбрана базовая онтология GFO.

Разработке онтологии GFO предшествовало несколько научных отчетов и работ:

1. The Method of Levels of Abstraction

Опредления

В этих работах сделана попытка разработки методологии структурирования информации. Рассмотрим некоторые определения из этих работ:

Definition: A level of abstraction (LoA) is a finite but non-empty set of observables. No order is assigned to the observables, which are expected to be the building blocks in a theory characterised by their very definition. A LoA is called discrete (respectively analogue) if and only if all its observables are discrete (respectively analogue); otherwise it is called hybrid.

Определение: "Уровень абстракции (LoA) - это конечный, но непустой набор наблюдаемых объектов. Никакой порядок не присваивается наблюдаемым объектам, которые, как ожидается, будут строительными блоками в теории, характеризуемой самим их определением. LoA называется дискретным (соответственно аналоговым) тогда и только тогда, когда все его наблюдаемые объекты являются дискретными (соответственно аналоговыми); в противном случае он называется гибридным."

Definition: the behaviour of a system, at a given LoA, is defined to consist of a predicate whose free variables are observables at that LoA. The substitutions of values for observables that make the predicate true are called the system behaviours. A moderated LoA is defined to consist of a LoA together with a behaviour at that LoA.

Определение: Поведение системы в заданном уровне абстракции определяется предикатом и свободными переменными наблюдаемого объекта в этом уровне абстракции (LoA). Подстановки значений для наблюдаемых объектов, которые делают предикат истинным, называются поведением системы. Модерируемым уровнем абстракции (LoA) называется уровень абстракции вместе с поведением системы в этом уровене абстракции.

Алгоритм разработки онтологии

Мы кратко изложим основные этапы разработки онтологии на основе статьи "General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology for Conceptual Modelling". Онтология обычно связана с предметной областью, следовательно, мы должны получить представление о рассматриваемой предметной области. Составляющие предметной области D включают объекты D, предполагаемые представления V (возможно, "точки зрения") и принципы классификации, которые будут использоваться для построения концепций. Эти составляющие могут быть проанализированы в рамках онтологии верхнего уровня. Мы описываем подход, ориентированный на верхний уровень, к разработке онтологий и используем в качестве основы GFO онтологии.

1.Шаг: Спецификация предметной области и Протоонтология

Предметная область определяется принципами классификации и набором представлений. Первым шагом является построение спецификации предметной области. В частности, должно быть установлено описание объектов предметной области A. Рассматриваемые объекты определяются предполагаемыми представлениями, в то время как принципы классификации обеспечивают средства для структурирования множества объектов Obj(D). Обычно имеется исходная информация, связанная с предметной областью, в частности набор терминов(D) терминов, обозначающих понятия пердметной области. Система Протон(D) =(Спецификация(D), Термины(D)), состоящая из спецификации предметная области Предметная_область(D) и набора терминов Термины(D), называется протоонтологией. Протоонтология предметной области содержит соответствующую информацию, необходимую для дальнейших шагов по разработке аксиоматизированной онтологии о предметной области D.

2.Шаг: Концептуализация.

Концептуализация основана на протоонтологии; результатом этого шага является постепенная концептуализация. Следовательно, необходимо определить или ввести основные и элементарные понятия предметной области. Полученные в результате понятия принадлежат либо понятиям, обозначенным терминами Терминов(D), либо они построены с помощью принципов классификации. Еще один подэтап относится к желаемым аспектным понятиям, которые являются производными от элементарных понятий. Наконец, мы должны определить отношения, которые имеют отношение к получению информации об отдельных лицах и концепциях. Было бы полезно, если бы была доступна метаклассификация отношений. GFO уже предоставляет базовую классификацию отношений, которая должна быть расширена и адаптирована к конкретной предметной области D.

3.Шаг: Аксиоматизация.

На этом этапе разрабатываются аксиомы. Для этого нужен формализм, который может быть графической структурой или формальным языком. Мы более подробно излагаем структуру формальных баз знаний, которым помогает и поддерживается онтология верхнего уровня. Как правило, аксиоматизированная онтология Ont = (L, V, Ax(V)) состоит из структурированного словаря V, называемого онтологической сигнатурой, который содержит символы, обозначающие категории, индивидов и отношения между категориями или между их экземплярами, и набор аксиом Ax(V), которые являются выражениями формального языка L. Множество Ax(V) аксиом неявно отражает значение символов V. Расширение определения Ontd = (L, V ∪ C(DF), Ax(V)∪ DF), содержащее множество определений, расширяющих значение, и новый набор символов C(DF), введенных определениями. Каждое явное определение имеет вид t := e(V), где e(V) - выражение L, использующее только символы из V (следовательно, символ t не встречается в e(V)). Онтологическое отображение M концептуализации Conc(D) в аксиоматизированную онтологию Ont задается парой M = (tr, DF), состоящей из определяющего расширения Ontd Ont by (набор определений) DF и функцией tr, которая удовлетворяет следующему условию: Для каждого термина t ∈ Tm, обозначающего понятие C из Conc(D), которое определяется выражением Def (t) (естественного языка), функция tr определяет выражение tr(Def(t)) языка L(V ∪ C(DF)), такое, что Def(t) и tr(Def(t)) семантически эквивалентны относительно базы знаний Ax(Ont) ∪ DF. Тогда набор OntMap(Conc(D)) = Ax(V) ∪ DF ∪ {tr(Def(t)) : t ∈ Conc(D)} является формальной базой знаний, которая формально отражает семантику концептуализации D. Понятие семантической эквивалентности по отношению к базе знаний используется здесь неофициально, поскольку строгой формальной семантики для предложений на естественном языке еще не существует; значение должно быть прочитано “значение предложения на естественном языке (или полуформального) Def(t) эквивалентно значению выражения tr(Def(t)). Выражение e считается онтологически основанным на онтологии Ont, если оно выражено в некотором онтологическом расширении Ont. Следовательно, онтологическое отображение концептуализации(D) связывает с каждым термином Conc(D) эквивалентное формальное описание, основанное на формально аксиоматизированной онтологии. Окончательная аксиоматизация для Conc(D) может быть достигнута, если начать с онтологии верхнего уровня, скажем, GFO, а затем путем повторных шагов построить онтологическое отображение из Conc(D) в подходящее расширение GFO. Передовая разработка этой теории, которая исследуется группой OntoMed, представлена в [He 2006a]. Построение онтологического отображения, которое дает аксиоматизацию концептуализации, включает, согласно [He 2006a], три основные задачи: 1. Построение множества PCR примитивных понятий и отношений из множества {Def(t) : t ∈ Conc} (проблема примитивного базиса) 2. Построение расширения TO1 из TO путем добавления новых категорий Cat и отношений Rel и множества новых аксиом.Ax(Cat∪ Rel)(задача аксиоматизации) 3. Построение эквивалентных выражений для Def(t) ∪ PCR на основе TO1 (проблема определимости).

Предыдущий опыт

При формировании комплексной онтологии необходимо учитывать опыт разработки онтологий для нефтегазовой отрасли в рамках стандартов ISO 19526.

Ссылки на стандарты ISO 19526

ISO 15926-1:2004 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 1: Overview and fundamental principles ISO 15926-2:2003 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 2: Data model ISO/TS 15926-3:2009 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 3: Reference data for geometry and topology ISO/TS 15926-4:2019 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 4: Initial reference data

ISO/TS 15926-6:2013 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 6: Methodology for the development and validation of reference data ISO/TS 15926-7:2011 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 7: Implementation methods for the integration of distributed systems: Template methodology ISO/TS 15926-8:2011 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 8: Implementation methods for the integration of distributed systems: Web Ontology Language (OWL) implementation ISO 15926-10:2019 Industrial automation systems and integration — Integration of life cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 10: Conformance testing ISO/TS 15926-11:2015 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 11: Methodology for simplified industrial usage of reference data ISO/TS 15926-12:2018 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 12: Life-cycle integration ontology represented in Web Ontology Language (OWL) ISO 15926-13:2018 Industrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 13: Integrated asset planning life-cycle

ISO 15926 vs Семантика: сравнительный анализ семантических моделей

Технические системы