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Clase: Dissertação
Título : Contextualized data sharing in the energy industry: a retrieval-augmented ontology solution
Autor(es): Jenevain, Matheus Brugger
Orientador: Dantas, Mario Antonio Ribeiro
Co-orientador: Pinto, Milena Faria
Miembros Examinadores: Menezes, Victor Ströele de Andrade
Miembros Examinadores: Ebecken, Nelson Francisco Favilla
Resumo: A crescente globalização dos mercados de energia, o surgimento de novas fontes de energia e a demanda por troca fluida de dados entre as partes interessadas ressaltam a necessidade crucial de comunicação eficaz e interoperabilidade no setor energético. No entanto, os protocolos existentes frequentemente priorizam especificações técnicas em detrimento da compreensão contextual, resultando em interpretações equivocadas e falhas na comunicação. Este trabalho propõe uma abordagem inovadora que combina ontologias com Retrieval Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs) para garantir a interpretação precisa dos dados compartilhados, independentemente dos diversos contextos dos atores envolvidos. Ao aproveitar os pontos fortes das ontologias para a representação do conhecimento e do RAG para a compreensão contextual, a estrutura proposta visa aprimorar a interoperabilidade e facilitar a colaboração eficaz no setor de energia, contribuindo para uma transição energética mais suave e eficiente. Os resultados indicam que a solução proposta é eficaz na atribuição de significados contextualmente relevantes aos termos, melhorando o compartilhamento de dados e reduzindo a probabilidade de mal-entendidos decorrentes de diferentes contextos e perspectivas entre emissores e receptores.
Resumen : A crescente globalização dos mercados de energia, o surgimento de novas fontes de energia e a demanda por troca fluida de dados entre as partes interessadas ressaltam a necessidade crucial de comunicação eficaz e interoperabilidade no setor energético. No entanto, os protocolos existentes frequentemente priorizam especificações técnicas em detrimento da compreensão contextual, resultando em interpretações equivocadas e falhas na comunicação. Este trabalho propõe uma abordagem inovadora que combina ontologias com Retrieval Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs) para garantir a interpretação precisa dos dados compartilhados, independentemente dos diversos contextos dos atores envolvidos. Ao aproveitar os pontos fortes das ontologias para a representação do conhecimento e do RAG para a compreensão contextual, a estrutura proposta visa aprimorar a interoperabilidade e facilitar a colaboração eficaz no setor de energia, contribuindo para uma transição energética mais suave e eficiente. Os resultados indicam que a solução proposta é eficaz na atribuição de significados contextualmente relevantes aos termos, melhorando o compartilhamento de dados e reduzindo a probabilidade de mal-entendidos decorrentes de diferentes contextos e perspectivas entre emissores e receptores.
Palabras clave : Context-aware
Large language models
Ontologies
Renewable energies
Retrieval augmented generation
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19368
Fecha de publicación : 27-jun-2025
Aparece en las colecciones: Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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