Fotografi av Eva Blomqvist

Eva Blomqvist

Biträdande professor

Hur representerar vi kunskap i ett AI-system och hur skaffar sig systemet den
kunskapen? Min forskning handlar om kunskapsmodellering och
kunskapsrepresentation för att skapa smartare och mer användbara system.

Presentation

Eva Blomqvist är biträdande professor i datalogi, med fokus på artificiell intelligens och kunskapsmodellering för den semantiska webben.

Hennes forskning fokuserar på metoder och tekniker för att skapa, underhålla och utnyttja kunskapsmodeller för att skapa smartare och mer användbara system. Den semantiska webben ger oss möjlighet att dela information via webben, till exempel i form av kunskapsgrafer (Knowledge Graphs) där betydelsen av informationen är tydlig, uttryckt i ett maskinläsbart format, och direkt kan tolkas av de system som vidareutnyttjar informationen.

Hon undervisar främst på civilingenjörsprogrammen i datateknik och IT, samt ger doktorandkurser inom kunskapsmodellering och den semantiska webben.

Kunskapsmodellering och ontologier

För att ett AI-system ska kunna "förstå" sin omvärld, och den uppgift som systemet ska utföra, krävs antingen att systemet lär sig hur det ska agera eller att vi berättar det för systemet. Att ge systemet kunskap om sin omvärld genom en kunskapsmodell, till exempel en ontologi samt tillhörande data i form av en kunskapsgraf (Knowledge Graph), samt generella regler för hur system kan härleda handlingar och ny kunskap från modellen, är ett sätt att lösa problemet. Detta kräver dock att en sådan kunskapsmodell finns tillgänglig, och kan hållas uppdaterad. Evas forskning fokuserar på metoder och tekniker för att skapa och underhålla kunskapsmodeller i form av just ontologier och kunskapsgrafer.

Att skapa kunskapsmodeller är inte enkelt, ens för utbildade modellerare, och än mindre för systemutvecklare, domänexperter och andra som deltar utvecklingen av ett AI-system. Därför behövs både metoder och verktyg som stöttar dem och ökar kvalitén på den resulterande ontologin. I sin doktorsavhandling föreslog och utarbetade Eva det nya konceptet designmönster för ontologiutveckling, som ett sätt att förmedla bra designlösningar.

Under sin postdoc deltog hon även i utvecklingen av en agil ontologiutvecklingsmetod, eXtreme Design (XD), som utnyttjar designmönster för att stötta snabb framtagning, och iterativ utökning av ontologier, med hög kvalité. Metoden och designmönstren har sedan tillämpats och vidareutvecklats inom en mängd olika användningsområden, till exempel för AI-system inom säkerhetsbranschen, och inom e-hälsa. 

Kunskapsrepresentation och maskininlärning

Klassiskt utvecklas kunskapsmodellerna och kunskapsgraferna för hand, vilket är en tidsödande och svår process, även om verktyg som designmönster kan hjälpa en bit på vägen. Dock finns redan mängder av kunskap tillgänglig i form av naturligt språk, till exempel skriven text. En del av Evas forskning fokuserar på att nyttja denna kunskapskälla för att automatisera modelleringsprocessen, och därmed generera ontologier och tillhörande kunskapsgrafer automatiskt utifrån text.

Genom att utnyttja moderna maskininlärningsmetoder och språkmodeller kan kunskapen i texten matchas mot designmönster för att modelleras på ett korrekt sätt. Resulterande kunskapsgrafer blir mer användbara för den tilltänkta uppgiften, och kunskapsmodellen kan även användas för att resonera kring rimligheten i den information som utvunnits ur texten.  

Strömmande data

En annan utmaning inom hantering av information är då informationen inte är tillgänglig på en och samma gång, utan blir tillgänglig för systemet lite i taget. Exempel på denna typ av situationer finns inom övervakning, till exempel inom säkerhet och trafik- eller miljöövervakning, samt inom e-hälsa och övervakning av patienter. En del av Evas forskning fokuserar på hur kunskapsmodeller kan användas inom analys och hantering av strömmande data, och hur ett AI-system kan resonera över sådana dataströmmar. 

Säkerhet och e-hälsa

Tillämpningar av forskningen finns inom många områden, och tidigare har Eva arbetat inom vitt skilda områden såsom hantering och publicering av geografiska data, statistiska data, energieffektiviseringsdata, och andra myndighetsdata som länkade data på webben. På senare år har tillämpningar och projekt av ontologier och kunskapsgrafer främst funnits inom de två områdena säkerhet och e-hälsa. Hon är en del av nätverket Security Link, och har även deltagit i flera EU-finansierade projekt inom säkerhetsområdet, såsom VALCRI och SPIRIT. Inom e-hälsa har hon tidigare varit en del av RISE satsning på e-hälsa, och deltagit i projekt såsom det nu avslutade e-care@home. 

SecurityLink 
VALCRI
SPIRIT
e-care@home

Publikationer

2023

Eva Blomqvist, Maria Poveda-Villalon, Raul Garcia-Castro, Pascal Hitzler, Mikael Lindecrantz (2023) The First International Workshop on Knowledge Graphs for Sustainability-KG4S Foreword COMPANION OF THE WORLD WIDE WEB CONFERENCE, WWW 2023, s. 723-723 Vidare till DOI
Eva Blomqvist, Huanyu Li, Robin Keskisärkkä, Mikael Lindecrantz, Mina Abd Nikooie Pour, Ying Li, Patrick Lambrix (2023) Cross-domain Modelling - A Network of Core Ontologies for the Circular Economy Proceedings of the 14th Workshop on Ontology Design and Patterns (WOP 2023): co-located with the 22nd International Semantic Web Conference (ISWC 2023)
Huanyu Li, Mina Abd Nikooie Pour, Ying Li, Mikael Lindecrantz, Eva Blomqvist, Patrick Lambrix (2023) A Survey of General Ontologies for the Cross-Industry Domain of Circular Economy WWW '23 Companion: Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2023, s. 731-741 Vidare till DOI

2022

Eva Blomqvist, Mikael Lindecrantz, Fenna Blomsma, Patrick Lambrix, Ben De Meester (2022) Decentralized Digital Twins of Circular Value Networks - A Position Paper Proceedings of the Third International Workshop on Semantic Digital Twins: co-located with the 19th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2022)
Armin Spreco, Örjan Dahlström, Anna Jöud, Dennis Nordvall, Cecilia Fagerström, Eva Blomqvist, Fredrik Gustafsson, Jorma Hinkula, Thomas Schön, Toomas Timpka (2022) Effectiveness of the BNT162b2 mRNA Vaccine Compared with Hybrid Immunity in Populations Prioritized and Non-Prioritized for COVID-19 Vaccination in 2021-2022: A Naturalistic Case-Control Study in Sweden Vaccines, Vol. 10, Artikel 1273 Vidare till DOI

Undervisning

Civilingenjörsprogrammet i Informationsteknologi (IT), termin 3
Ingenjörsprofessionalism för D och U
Databasteknik
Doktorandkurser inom kunskapsmodellering och den semantiska webben

Doktorander

Kollegor

Nyheter

Medarbetare HCS

Om avdelningen

Om institutionen