Contributors: Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE); Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM); Représentation de Connaissances et Langages à Base de Règles pour Raisonner sur les Données (BOREAL); Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM); Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE); Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier; Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA Paris-Saclay); AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE); DECISION; LIP6; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Garoufallou, Emmanouel; Ovalle-Perandones, Maria-Antonia; Vlachidis, Andreas; ANR-18-CE23-0017,D2KAB,Des Données aux Connaissances en Agronomie et Biodiversité(2018)
نبذة مختصرة : International audience ; Designing new processes for bio-based and biodegradable food packaging is an environmental and economic challenge. Due to the multiplicity of the parameters, such an issue requires an approach that proposes both (1) to integrate heterogeneous data sources and (2) to allow causal reasoning. In this article, we present POND (Process and observation ONtology Discovery), a workflow dedicated to answering expert queries on domains modeled by the Process and Observation Ontology (PO 2). The presentation is illustrated with a real-world application on bio-composites for food packaging to solve a reverse engineering problem, using a novel dataset composed of data from different projects.
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