Desenvolvimento de uma camada semântica para um protótipo de repositório de dados de pesquisas de análise por ativação neutrônica

Abstract

Um dos pilares da ciência é a possibilidade de reprodução dos resultados de pesquisas científicas por pesquisadores independentes, tornando possível a validação dos métodos, dos resultados e suas conclusões. Para que isto seja possível no cenário atual, onde a produção de dados científicos tomou uma proporção gigantesca (Big Data), métodos sistemáticos de armazenamento, curadoria e disponibilização dos dados precisam ser implementados. Diante do grande volume de dados disponíveis, todo o processo científico é impactado, possibilitando o surgimento de um novo paradigma científico: a e-Science ou e-Ciência. Neste trabalho foram desenvolvidos uma ontologia para o domínio dos dados da área de Análise por Ativação Neutrônica e de um protótipo de repositório de dados de pesquisa. A metodologia adotada para a construção da ontologia foram o Léxico Aplicado da Linguagem (LAL) e a Ontology Development 101 (Método 101). A integração da camada semântica com o SGBD PostgreSQL foi emulada através do Protégé e sua ferramenta Ontop, realizando uma conexão direta com o banco de dados relacional. Nesta emulação, consultas semânticas foram realizadas em SPARQL. Os resultados apresentados demonstram os ganhos oriundos desta integração e apontam para vantagens de se ter uma camada semântica em um repositório de dados, incluindo, mas não se limitando, à maior possibilidade de reuso dos dados visto que podem ser melhor entendidos a partir da ontologia que os descreve. O protótipo de repositório foi desenvolvido utilizando-se um framework de desenvolvimento Web de código aberto - Django, com a linguagem de programação Python, o que possibilitou bastante flexibilidade e agilidade neste processo.