En Rusia y Kazajistán se ha creado un algoritmo para el monitoreo operativo de la situación ecológica, que permite recopilar datos dispersos en sistemas de información geográfica. Fue desarrollado en la Universidad Estatal de Novosibirsk (NSU) y la Universidad Nacional Kazaja Al-Farabi (Almaty). El algoritmo rastrea automáticamente los indicadores ecológicos. A continuación, te contamos más detalles.
El desarrollo asegura la integración automática de datos de varias tablas y su visualización en sistemas de información geográfica para el análisis de la situación ecológica. Los científicos de la NSU señalaron que el algoritmo permite realizar un monitoreo más operativo.
En Kazajistán y Rusia existe un problema con el monitoreo de la situación ecológica. Para la toma de decisiones fundamentadas a nivel de ministerios y departamentos en ambos países, se necesitan datos sobre una multitud de indicadores, incluyendo información sobre la calidad del aire, el agua, el estado de la medicina y la situación demográfica en cada localidad.
El algoritmo en desarrollo utiliza un enfoque híbrido, que combina reglas y ontologías (descripciones formales de áreas temáticas) para el análisis de datos. Primero, se determinan las reglas para extraer la estructura de las tablas y los datos, luego esta información se vincula con los conceptos correspondientes en la ontología, que definen su semántica.
Así, si una tabla contiene datos sobre el clima en varias ciudades, las reglas de extracción se basarán en las columnas «ciudad», «temperatura», «presión», después de lo cual los datos se vinculan con clases en la ontología, tales como «ciudad», «temperatura», «presión».
Los enfoques híbridos pueden ser más efectivos que los métodos individuales, ya que combinan las ventajas de cada uno de los métodos. Esto permite lograr una extracción de datos más precisa y completa, subrayan los científicos.
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