Reingegnerizzazione dei Knowledge Graph lungo il Continuum Ontologico

Un recente articolo su arXiv (2605.22093) presenta il continuum ontologico come quadro concettuale volto alla reingegnerizzazione dei knowledge graph (KG) attraverso diverse metodologie di modellazione. Gli autori sostengono che i KG, essenziali per l'IA contemporanea e l'integrazione dei dati, affrontano sfide dovute a un'integrazione fragile derivante da strategie eterogenee, che vanno da semplici vocabolari a ontologie assiomatizzate complesse. Questo problema è particolarmente evidente nell'IA neuro-simbolica, dove l'integrazione di elementi neurali e simbolici richiede l'adattamento dei KG per soddisfare nuove esigenze. Sebbene l'IA generativa offra un'automazione notevole per questa reingegnerizzazione, manca di una solida base concettuale senza una chiara comprensione del panorama dei KG. Il continuum ontologico risponde a questa esigenza, caratterizzato da due distinzioni ortogonali: semantica vs pragmatica e proprietà vs affordance, consentendo un quadro per descrivere, confrontare, navigare e trasformare i KG. Questo articolo funge da versione estesa, offrendo maggiori dettagli rispetto al preprint iniziale.