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Archivio, Cognitive Analytics

Modellazione Reticolare della Conoscenza

Modellazione Reticolare della Conoscenza: dal punto di vista logico, ogni modello di conoscenza è rappresentabile da una “cella informativa base” dotata di “n” dati/info in ingresso (input) e “m” meta-informazioni in output: all’interno della cella è possibile avere differenti relazioni di inferenza input/output: dalla semplice inferenza XY (curva di conoscenza n=1, m=1), fino a intere matrici “n*m” inferenziali. Gli “m” output di una cella possono a loro volta diventare in parte o in toto, input per un’altra cella e così via fino a realizzare una rete di celle in grado di elaborare un numero teoricamente infinito di informazioni.

Un processo tipico di “modellazione” della conoscenza, soprattutto nella realizzazione di sistemi on-line di controllo, segue alcuni passi fondamentali come la formalizzazione e validazione dei dati acquisiti da sorgenti eterogenee esterne, la normalizzazione rispetto ai range di operatività, l’inferenziazione di cross-matching (inferentation-integration-data fusion),  la de-normalizzazione dei risultati target ottenuti (v. Fig.).

Reticolo

Dal punto di vista concettuale, questo processo di modellazione della conoscenza è raffigurabile anche come una rete neurale artificiale costituita da “nodi” (neuroni) come unità base di elaborazione delle informazioni (Basic-Info) e “collegamenti” (sinapsi) come adduttori di inferenza caratterizzata da un grado di certezza (“peso” dinamico non probabilistico).

Informazioni su Giovanni Mappa

R&D Innovation Manager: Manager dell’Innovazione e della R&S per le imprese e l’ambiente: assicura la gestione delle attività legate alla R&S e ai processi di innovazione aziendale, in termini di processi organizzativi, prodotti/servizi e pensiero manageriale, stimolando la ricerca di soluzioni relative alla Trasformazione digitale e, in particolare, nell'ambito di "Industria 4.0", con l’introduzione e il consolidamento di idee innovative in azienda.

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