Tendências Atuais em Ontologias de Ciência dos Materiais

A Ciência e Engenharia de Materiais (CEM) abrange várias áreas, incluindo como os materiais são feitos, suas propriedades e como são usados em diversas aplicações. Para descrever esses tópicos complexos, os pesquisadores frequentemente usam estruturas conhecidas como Ontologias. Essas são sistemas que ajudam a organizar e definir informações de uma maneira que os computadores conseguem entender. Este artigo analisa o estado atual dessas ontologias na CEM, sua utilidade e onde melhorias podem ser feitas.

#A Necessidade de Ontologias

Com o aumento da quantidade de dados em ciência dos materiais, há uma necessidade maior de clareza e entendimento. Ontologias ajudam fornecendo um vocabulário e estrutura compartilhados, facilitando a comunicação e colaboração entre os pesquisadores. Existem plataformas online onde os pesquisadores podem encontrar e compartilhar essas ontologias. No entanto, muitas delas não são facilmente acessíveis e algumas carecem de descrições adequadas, dificultando para os usuários saberem o que elas cobrem.

#Pesquisa sobre Ontologias Existentes

Muitos estudos anteriores analisaram várias ontologias usadas na CEM. No entanto, esses estudos frequentemente não fornecem uma visão completa. Eles podem analisar apenas algumas ontologias ou não avaliar sua qualidade de forma aprofundada. Este artigo tem como objetivo preencher essa lacuna, fornecendo uma revisão detalhada de 60 ontologias selecionadas na área. O foco é em quão bem elas atendem às necessidades dos pesquisadores e como podem ser utilizadas de forma eficaz.

#Metodologia de Avaliação

Para avaliar essas ontologias, foi criada uma metodologia detalhada. Isso consiste em três componentes principais:

1. Insights de Especialistas e Pesquisas: Opiniões de profissionais da área ajudam a identificar o que é necessário para boas ontologias. Uma pesquisa interna foi conduzida para reunir requisitos chave de 13 projetos liderados pela indústria. Essa pesquisa revelou várias necessidades entre os especialistas em CEM.

2. Requisitos e Critérios de Qualidade: Com base nas descobertas da pesquisa, foram estabelecidos requisitos de qualidade. Isso incluiu elementos como completude, disponibilidade e adaptabilidade. Esses critérios fornecem um padrão para avaliar como cada ontologia atende ao seu propósito.

3. Métricas de Avaliação: Métricas específicas foram definidas para avaliar a estrutura e usabilidade de cada ontologia. Essas métricas incluem medir o número de classes e a complexidade das relações dentro de cada ontologia.

#Resultados da Avaliação

Um total de 94 artefatos semânticos, que incluem ontologias e vocabulários, foram identificados na CEM. Esses foram categorizados em diferentes grupos:

• Ontologias Científicas Gerais
• Ontologias de Nível Superior
• Ontologias de Nível de Domínio
• Ontologias de Nível de Aplicação

Algumas ontologias não puderam ser avaliadas devido à falta de dados ou problemas de acesso. Entre as avaliadas, muitas demonstraram diferentes níveis de complexidade e detalhe.

#Pontos Fortes e Fracos das Ontologias

A análise revelou que certas ontologias são mais detalhadas e abrangentes, tornando-as mais adequadas para tarefas específicas. Por exemplo, ontologias focadas na caracterização de materiais tinham estruturas mais detalhadas e representavam uma variedade maior de conceitos.

Algumas descobertas notáveis incluem:

• Alta Complexidade em Certas Áreas: Campos como caracterização de materiais e modelagem de processos tinham ontologias mais estabelecidas, com um maior número de classes e relações, indicando sua capacidade de modelar processos complexos com precisão.

• Áreas Necessitando de Desenvolvimento: Outros campos, como baterias e sensores, mostram menos ontologias disponíveis, sugerindo a necessidade de mais pesquisa e recursos para melhorar essas áreas.

#Importância das Questões de Competência

As questões de competência (CQs) são essenciais para entender o foco e as capacidades de uma ontologia. Elas ajudam a esclarecer o que a ontologia pode alcançar e como pode se adaptar a diversas necessidades. Infelizmente, muitas das ontologias examinadas não publicaram suas CQs, destacando uma lacuna significativa nas informações disponíveis.

#Avaliação das Propriedades Estruturais

As métricas de avaliação forneceram insights sobre as propriedades estruturais das ontologias. Alguns aspectos chave incluíram:

• Axiomas e Contagem de Classes: Axiomas se referem a declarações sobre a ontologia, enquanto a contagem de classes indica o número de categorias diferentes dentro dela. Essas métricas são cruciais para entender a amplitude e profundidade de cada ontologia.

• Métricas de Grafo: Essas métricas ajudam a entender a estrutura fundamental da ontologia. Uma maior cardinalidade de raiz geralmente indica uma estrutura mais diversificada, permitindo uma gama mais ampla de conceitos.

#Recomendações para Melhoria

1. Aprimorar a Documentação: Muitas ontologias carecem de guias e descrições abrangentes, tornando difícil para os pesquisadores entenderem suas funcionalidades. Melhorar a documentação poderia aumentar a usabilidade.

2. Inclusão de Questões de Competência: Incentivar os desenvolvedores de ontologias a publicar CQs pode melhorar significativamente a clareza e adaptabilidade.

3. Medidas de Controle de Qualidade: Implementar métricas de controle de qualidade durante o desenvolvimento das ontologias garantirá maior confiabilidade e padronização no campo.

#Direções Futuras

Daqui em diante, várias áreas-chave devem ser priorizadas para aprimorar o desenvolvimento de ontologias na CEM. Esses incluem:

• Identificação de Padrões de Design de Ontologia: Isso poderia apoiar uma melhor organização e melhorar a reutilização de estruturas existentes.

• Avaliação da Completude e Cobertura de Domínio: Mais análises são necessárias para garantir que as ontologias cubram todos os aspectos relevantes da ciência dos materiais de forma abrangente.

• Avaliação da FAIRness: Garantir que as ontologias sejam Encontráveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis melhorará sua eficácia geral em aplicações de pesquisa.

#Conclusão

O estudo fornece uma visão detalhada do estado atual das ontologias em Ciência e Engenharia de Materiais. Destaca tanto os pontos fortes quanto os fracos, enquanto enfatiza a necessidade de melhores práticas no desenvolvimento de ontologias. Focando em usabilidade, qualidade e acessibilidade, os pesquisadores podem criar ferramentas mais eficazes para ajudar na compreensão e comunicação de informações científicas complexas.

#Informações Suplementares

Esta seção aprofunda várias avaliações e métricas usadas ao longo do estudo. Inclui uma análise detalhada de detecção de erros, métricas básicas, avaliação de esquema e resultados das métricas de grafo.

#Detecção de Erros

Utilizando ferramentas projetadas para identificar armadilhas comuns no desenvolvimento de ontologias, diversos erros foram descobertos que poderiam impactar a usabilidade e eficácia das ontologias.

#Métricas Básicas

Esta seção fornece uma divisão das métricas fundamentais para ontologias, detalhando aspectos críticos como contagem de classes e axiomas, que são essenciais para entender sua complexidade e amplitude.

#Métricas de Esquema

Essas métricas dão uma visão sobre a interconexão e riqueza das ontologias, revelando quão bem elas estão estruturadas para representar conhecimento.

#Métricas de Grafo

As métricas de grafo destacam propriedades estruturais e interdependências, ajudando a avaliar quão bem as ontologias podem interagir entre si e se integrar em estruturas maiores.

No geral, este estudo serve como um recurso crucial para pesquisadores na área, oferecendo insights sobre o uso atual de ontologias e abrindo caminho para futuros avanços.