JADE и Semantic Web

Направление мультиагентных систем (МАС) возникло на стыке различных направлений, таких как искусственный интеллект, параллельное программирование, Интернет коммуникации, и в настоящее время стремительно развивается. МАС строятся из множества взаимодействующих агентов (зачастую представляющих собой полноценные интеллектуальные системы), совместно решающих поставленную задачу в распределенных средах.
Основным элементом программного агента системы, дающим ему возможность принимать решения, планировать действия, взаимодействовать с другими агентами, является онтологическая база знаний, содержащая модели концептуальных понятий, отношений предметной области и правила для анализа и ситуативной ориентации.
Программные агенты должны сыграть ведущую роль в Semantic Web. Однако пока большинство проектов посвященных МАС находятся на исследовательской стадии.
Можно найти и проекты, которые объявляют о готовности использования агентов в коммерческих целях. Такой пример можно посмотреть на сайте проекта Magenta.
«Magenta Toolkit многократно применялся для решения широкого спектра задач планирования и распределения ресурсов, а также для разработки Интернет-приложений, основанных на концепциях Web 3.0 и Semantic Web.»
Там же можно попросить Magenta Toolkit «в академических научно-исследовательских и образовательных целях». Кстати, планирую это сделать=))) Интересно посмотреть.
Среди других проектов можно выделить  наиболее популряный - JADE. Проект JADE идет по пути разработки фреймворка для построения МАС.
Основной упор делается на специфические аспекты взаимодействия агентов, такие как обмен сообщениями, кодировка и парсинг, жизненный цикл агентов и т.д.
А как же Semantic Web?
Semantic Web для агента - отличнейшее поле для деятельности.
А вот если проект SW? Нужны ли ему на данном этапе агенты(вообще агенты и агенты jade в частности)? Тут, конечно, все зависит от специфики приложения. Выбор агентного подхода должен быть четко обоснован при рассмотрении других альтернатив.

Что говорит википедия:

"Multi-agent systems are applied in the real world to graphical applications such as computer games. Agent systems have been used in films.They are also used for coordinated defence systems. Other applications include transportation, logistics, graphics, GIS as well as in many other fields. It is widely being advocated for use in networking and mobile technologies, to achieve automatic and dynamic load balancing, high scalability, and self-healing networks."

Т.е. последнее замечание в некоторой степени касается и SW.  И я бы сказала, есть некоторый акцент на слове "advocated".

Что же предосталяет JADE(конкретно из того что могло бы быть полезно для приложений SW):

1)поддержка онтологий(jade.content package), которые агенты могут использовать для обмена сообщениями. Можно создать онтологию в Protégé а потом Beangenerator автоматически создаст "ontology definition class and the predicates, agent actions and concepts classes".

Beangenerator здесь. Написано что работает для protege 3.2.1 и след версий. Для OWL-онтологий с багами:). Для Protege 4 вроде не работает(по крайней мере у меня), а хотелось бы

2)есть интеграция с Jess - агенту можно прикрутить логический вывод

3) есть RDFCodec и AgentOWL

4) Простой пример использование jade  для выполнения простых SPARQL-запросов к http://dbpedia.org/sparql можно посмотреть тут.

Из примера видно, что jade по сути ничего для SPARQL и не предоставляет. А может, это и не надо? Для этого есть Jena к примеру.

5) JADE-агента достаточно легко развернуть как web-service(WSIG add-on)

6) Отдельным плюсом jade является интеграция с jsp(лучше бы конечно jsf:) При этом агент контролирует все запросы к странице.

Что еще хотелось бы, так это веб-интерфейс мониторинга и управления агентами.


надеюсь, эта информация будет вам полезной=)

немного об авторе review здесь

Ув. читатели SHCHERBAK.NET, вашему вниманию предлагаются материалы статьи "Semantic Web как новая модель информационного пространства Интернет" авторов  Ф.И. Андон, И.Ю. Гришановой и В.А. Резниченко.

В этой статье описаны базовые концепции и архитектура Semantic Web, а также положение дел по разработке данного проекта по состоянию на конец 2007 года. Выделены проблемы, которые стоят перед мировым сообществом для дальнейшего развития Semantic Web.

Полную версию статьи читаем здесь !

Щербак Сергей: Статья мне очень понравилась и я ее особенно рекомендую тем, кто хочет максимально быстро погрузится в  мир семантического веба (обязательна для прочтения).

От имени читателей SHCHERBAK.NET хочу выразить благодарность  Ирине Гришановой за предоставление материалов интересной статьи!

Работа с JADE в Eclipse: разработка агентов (часть 2)

Алексей Скороходов опубликовал на SHCHERBAK.NET вторую из серии статей "Работа с JADE в Eclipse: создание первого агента".
Читаем, как организовать взаимодействие между интеллектуальными агентами на платформе JADE (Java Agent DEvelopment Framework).

Служебная информация в RDF

Блуждая по Хабрахабру, наткнулся на пост, в котором авторы рассуждали на тему, как добавить информацию об авторе триплета в RDF. Идея проста - RDF представляет собой совокупность триплетов, но эти триплеты могут быть добавлены различными авторами. Вопрос: Как добавить информацию об авторе триплета. Как авторы правильно заметили, если информацию об авторе вынести в отдельное хранилище или таблицу, то проблем нет. Но что, делать, если не хочется привлекать сторонние средства? Одним из вариантов было предложено ввести свойство «hasAuthor» в корень объектной иерархии.

Но этот подход имеет свои недостатки. Представьте себе, некоторый объект, например, ягода вишня. Что у нас получается -«вишня» как экземляр класса Ягода, у которой автор Вася Пупкин - как то глупо звучит. И вообщем-то и не в Васе дело, а в том, что автор ягоды вишни Вася. Если мое рассуждение верно, тогда вынос hasAuthor в корень объектной иерархии ничего не дает, так как всегда будут существовать объекты для которых отношение hasAuthor не будет иметь смысла.

Хотя, например, в редакторе онтологий Protege есть наборы служебных классов, выполняющие подобные функции, которые не отображаются в основном дереве представления RDF

А решение задачи, как оказалось в результате моих рассуждений на Хабрахабре, очень простое.

В RDF нет языковых конструкций для установления авторства триплетов, но такие средства есть в Dublin Core.

Таким образом, рассматривая Dublin Core, как расширение RDF, мы можем легко ввести понятие авторства информации (триплета).

Вы можете сказать, а чем же отличается введение понятия авторства через Dublin Core от введения нового отношения hasAuthor?

А все просто - когда мы вводим новое отношение hasAuthor мы имеем ягоду вишню автора Васи, а при использовании дублинского ядра мы такого не имеем, как минимум потому, что у описания Dublin Core другое пространство имен и как результат описание некоторого объекта через Dublin core идет как описание объекта в некоторой другой семантической плоскости. А самое интересное - при проведении логического вывода мы не нарушим ни одного канона онтологий - ягоды будут успешно собраны и проданы потенциальному клиенту, а агенты будут также иметь возможность взглянуть на автора информации.

А может я не прав?

Интересное наблюдение…

Самые топовые тематики на сайте SHCHERBAK.NET:
FIPA
AgentOWL
Социальность
MOAT
Редакторы онтологий
Микроформаты

Несмотря на то, что на сегодняшний день на сайте эти тематики представлены не очень много, интерес к ним наибольший.
Теперь ясно, что читателям наиболее интересны темы, связанные с агентными технологиями и их применению в cемантическом вебе.

Озадачен?!

В общем, с онтологиями, как основой Semantic Web,  уже все практически ясно. Как минимум путь онтологий от 3D  до  4D, 5D, 6D и так далее "виден" достаточно ясно.  Если 3D -  трехмерная онтология, с помощью которой можно описать любой объект предметной области; 4D - 3D+время, что позволило решить вопрос версионности объектов; 5D - это как минимум возможность разорвать четкие связи в 4D онтологиях, например, путем введения степени принадлежности; ну и так далее; Но вот вопрос, как агента, активную составляющую Semantic Web, который использует онтологии как хранилище знаний для решения своих специфических задач, сделать "любознательным"?

Я могу заставить агента увеличить объем своих знаний о предметной области. Он будет увеличивать количество фактов, которые он знает о мире, но что делать с правилами, на основе которых он эти факты собрал?

С одной стороны, динамические правила - это не проблема, мы  с вами все привыкли к тому, что динамически можно создавать скрипты обработки (например, на javascript можно порождать новые процедуры на javascript), но вот как агент "поймет", когда ему нужно создавать новое правило или улучшать старое? А о постановке перед собой новых целей и задач я вообще молчу...

Вот здесь и возникают все те проблемы, которые мучают создателей теории искусственного интеллекта по сей день... Онтологии могут позволить решить многое, и агенты могут уже много (дедуктивный вывод ими освоен уже очень хорошо), но вот с индуктивным выводом агенты дружат очень и очень плохо... А жаль )