Thesis Start: 2022
Thesis End: 2025
Expected Defense Date: 2025
Abstract
The objective of this thesis is to integrate formal knowledge into machine learning to improve model performance and explainability, particularly in the context of Industry 4.0. Modern industrial systems generate a large quantity of heterogeneous data (numerical, topological, temporal, structured, etc.), making their exploitation complex for traditional learning models. The integration of formal knowledge, in the form of ontologies and knowledge graphs, improves the interpretability of models and facilitates the integration of different data sources. This work explores representation and learning methods combining knowledge graphs and neural models, with an application to tasks such as predictive maintenance and optimization of industrial processes.
Keywords
Machine Learning, Industry 4.0, Formal Knowledge, Knowledge Graphs, Ontologies, Artificial Intelligence, Explainability, Data Integration
Partners and/or Funders
CIFRE thesis with UXP Corp (formerly Courbon Software).
Sustainable Development Goals Concerned
Publications
- Knowledge Graphs (KGs) are an essential component of neuro-symbolic AI. KG Embedding Models (KGEMs) are used to represent elements of a KG (its entities and relations) in a vector space, to enable efficient processing and reasoning over knowledge. Most KGEMs are evaluated against datasets derived from the Freebase KG: FB15k and FB15k-237. In this paper, […]
- Knowledge graphs (KGs) have become an essential component of neuro-symbolic AI research. A KG is a uniform source of information in which physical-world entities are represented as vertices of a directed edge-labeled graph. In the context of representation learning, edge labels of a KG are called relations, and its edges are called facts or triples […]
News
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