PROV

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Diagramas UML como herramienta para el diseño de provenance

 

Ponente: Carlos Sáenz Adán (Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: miércoles 20 de diciembre, 11:00

Resumen: El provenance es considerado como información sobre entidades, actividades y personas involucradas en la producción/manipulación de información. En particular, a través del provenance se puede ofrecer información esencial a la hora de verificar la calidad y fiabilidad de los resultados obtenidos tras la ejecución de un programa. De hecho, la “United States Association for Computational Mechanics” ha identificado recientemente el provenance como uno de los principios que garantizan la transparencia y fiabilidad de los datos.

En la charla se abordará el provenance desde el punto de vista de la Ingeniería del Software, comenzando con una breve introducción a provenance y en particular, a su estándar W3C PROV y el desarrollo PROV-Templates. A continuación, se profundizará en la generación automática de PROV-Templates a partir de Diagramas UML. Concretamente, se mostrará la generación de PROV-Templates a partir de Diagramas de Clases UML, y la adaptación de una propuesta anterior en la transformación de Diagramas de Secuencia UML. Posteriormente veremos cómo es posible la utilización de la Programación Orientada a Aspectos para la captura de información durante la ejecución de un programa. Y finalmente, terminaremos con un caso de uso que ilustra el trabajo realizado.

Nota: Las contribuciones presentadas en esta charla han sido desarrolladas en una estancia de investigación en el King’s College London junto al profesor Luc Moreau y Simon Miles, reconocidos autores en el campo del provenance.

Puedes encontrar las transparencias de la charla en el siguiente enlace.

Provenance-based System Accountability

 

Ponente: Luc Moreau (University of Southampton)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 9 de mayo, 13:00

Resumen: Provenance is a record that describes the people, institutions, entities, and activities, involved in producing, influencing, or delivering a piece of data or a thing in the world.  Provenance is regarded as essential to describe the source of data and whether data can be trusted. Provenance has recently been identified by USACM as one of principles to support transparency and accountability.

Some 10 years after beginning research on the topic of provenance, I  co-chaired the provenance working group at the World Wide Web Consortium. The working group published the PROV standard for provenance in 2013.

In this talk, I will present some use cases for provenance, the PROV standard and some flagship examples of adoption.  I will then move on to our current research area aiming to exploit provenance, in the context of the Sociam, SmartSociety, ORCHID projects. Doing so, I will present techniques to deal with large scale provenance, to build predictive models based on provenance, and to analyse provenance.

The slides of the talk are available from the following link.

Biografía: Luc Moreau is a Professor of Computer Science and Head of the Web and Internet Science group (WAIS), in the department Electronics and Computer Science (ECS) at the University of Southampton. Luc was co-chair of the W3C Provenance Working Group, which resulted in four W3C Recommendations and nine W3C Notes, specifying PROV, a conceptual data model for provenance the Web, and its serializations in various Web languages. Previously, he initiated the successful Provenance Challenge series, which saw the involvement of over 20 institutions investigating provenance inter-operability in 3 successive challenges, and which resulted in the specification of the community Open Provenance Model (OPM).