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dc.contributor.advisorBastos, Lia Caetano
dc.contributor.authorMedeiros, Luciano Frontino de
dc.date.accessioned2019-08-05T17:37:35Z
dc.date.available2019-08-05T17:37:35Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttps://repositorio.uninter.com/handle/1/361
dc.description.abstractOntologias são recursos largamente utilizados para a representação de conhecimento em sistemas inteligentes. Ao longo do tempo, novos conhecimentos são adicionados e tais ontologias tendem a se tornar redes de complexidade crescente. Esta tese tem como objetivo trazer para a área da Engenharia Ontológica os benefícios de performance e representação que podem ser alcançados a partir do uso da Computação Quântica, a qual tem se mostrado vantajosa em áreas como a criptografia e buscas em conjuntos não ordenados. A abordagem é proposta a partir de um framework constituído dos seguintes conceitos derivados: superposição de classes, superposição de instâncias, superposição de relações e emaranhamento de classes. É demonstrado o uso de algoritmos quânticos para a superposição de classes e instâncias em ontologias, assim como aplicações sobre emaranhamento de classes. O trabalho também inclui um simulador para Computação Quântica como ferramenta de apoio na construção dos algoritmos, visualização dos circuitos quânticos e testes experimentais. A partir da ideia do armazenamento de estados superpostos por um tempo mais longo, o framework evolui para um modelo de representação de conhecimento em ontologias baseado no paradigma quântico. Sob esta ótica, são discutidas ramificações quanto à semelhança com o pensamento simbólico da mente humana e ainda o questionamento da própria definição de ontologias.pt_BR
dc.description.abstractOntologies are resources widely used for representing knowledge in intelligent systems. Through the years, new knowledge has been added and such ontologies tend to become more and more complex networks. This paper is focused on the benefits of performance and representation for the Ontologies Engineering area, which can be obtained from the use of the Quantum Computing concepts. This fact has been considerely advantageous in certain science computing areas, such as encryption and searching in unordered sets. The approach is proposed through a framework that shows the following derived concepts: superposition of classes, entanglement of classes, superposition of instances and superposition of relations. It is demonstrated the use of quantum algorithms for superposition of instances and classes in ontologies, as well as some possible applications in entanglement of classes. The study also includes a Quantum Computing simulator as a helping tool in building algorithms, visualizing quantum circuits and experimental testing. From the idea of storing the quantum states in a superposition for longer periods of time, the framework evolves to a representation model based on the quantum paradigm. Under this perspective, there are some considerations over branches towards the similarity with the human mind symbolic way of thinking and even considerations on the proper concept of ontologies.pt_BR
dc.format.extent204 f.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectOntologiaspt_BR
dc.subjectEngenharia do Conhecimentopt_BR
dc.subjectEngenharia Ontológicapt_BR
dc.subjectProcessamento de Ontologiaspt_BR
dc.subjectAlgoritmos para Ontologiaspt_BR
dc.subjectComputação Quânticapt_BR
dc.subjectOntologiespt_BR
dc.subjectKnowledge Engineeringpt_BR
dc.subjectOntological Engineeringpt_BR
dc.subjectOntologies Processingpt_BR
dc.subjectAlgorithms for Ontologiespt_BR
dc.subjectQuantum Computingpt_BR
dc.titleFramework para engenharia e processamento de ontologias utilizando computação quânticapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-coBastos, Rogério Cid
dc.contributor.refereeGauthier, Fernando Ostuni
dc.contributor.refereeKern, Vinícius Medina
dc.degree.grantorUFSC - Universidade Federal de Santa Catarinapt_BR
dc.degree.localFlorianópolis/SCpt_BR
dc.degree.date2010pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia e Gestão do Conhecimentopt_BR
dc.degree.levelDoutoradopt_BR


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