De acuerdo con nuestra visión, este proyecto implica una serie de retos y objetivos específicos que se describen a continuación en el ámbito de la minería de datos (MD), aprendizaje automático (en inglés Machine Learning, ML) y procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Objetivos generales

1. OBJ1. Estudiar los escenarios, las fuentes de datos y las políticas de protección de datos para identificar los procesos de integración de datos y la interoperabilidad.
2. OBJ2. Definición de nuevos tipos de Entidades Digitales capaces de representar datos procedentes de SIG, administración, previsión y medios sociales.
3. OBJ3. Diseño y desarrollo de tecnologías para ingerir, integrar y enlazar semánticamente de forma automática y semiautomática Entidades Digitales en un Lago Semántico de Datos (una Ontología). Este objetivo incluye la transformación de los datos, proporcionados por diferentes fuentes, en Entidades Digitales.
4. OBJ4. Utilización del conocimiento generado por las entidades digitales y descubrimiento de las relaciones semánticas entre ellas. Se considerarán todas las fuentes de información disponibles (datos enlazados no estructurados, estructurados y abiertos), los mecanismos de extracción, el
   enriquecimiento de identidades y otros mecanismos de inferencia. Esto permitirá la integración de la información relacionada con una entidad, determinando los roles y las propiedades asociadas a un marco global. También permite la definición de relaciones entre entidades utilizando aspectos dinámicos como el contexto, la espacialidad, la temporalidad o la importancia.
5. OBJ5. Utilizar el conocimiento de las relaciones para determinar la coherencia, calidad y contraste de las relaciones semánticas extraídas.
6. OBJ6. Generación de conocimiento a partir de los diferentes modelos digitales obtenidos.
7. OBJ7. Aplicación y evaluación del conocimiento adquirido a casos reales de uso en la sociedad.
8. OBJ8. Generar modelos predictivos para tomar decisiones acordes al conocimiento previo adquirido.
9. OBJ9. Generar informes con los resultados obtenidos a partir de la generación del modelo de datos y preparar visualizaciones (dashboards, grafos,etc) que reflejen de manera completa y simple los principales datos para consultar los resultados.

Objetivos específicos

1. SOB1. Identificación de las características, reglas y políticas inherentes a los escenarios y fuentes de datos estudiados. (OBJ1)
2. SOB2. Caracterización de los contenidos relacionados con la información geográfica. (OBJ2)
3. SOB3. Caracterización de los diferentes escenarios estudiados en el proyecto, específicamente la información geográfica. (OBJ2)
4. SOB4. Diseño y desarrollo de ontologías de dominio que, en función del escenario, se poblarán de forma semiautomática. (OBJ2)
5. SOB5. Diseño y desarrollo de tecnologías de transformación de datos para convertirlos en Entidades Digitales. (OBJ3)
6. SOB6. Diseño y desarrollo de tecnologías de aprendizaje automático a entidades. (OBJ3)
7. SOB7. Desarrollo de técnicas de enriquecimiento de información respecto a entidades digitales mediante la asignación de roles y propiedades. (OBJ4)
8. SOB8. Identificación y extracción de relaciones semánticas entre entidades digitales de la web social y fuentes no estructuradas (textos). (OBJ4)
9. SOB9. Identificación de los aspectos más relevantes de la creación de relaciones espacio-temporales entre entidades digitales para su uso futuro. (OBJ4)
10. SOB10. Análisis y cuantificación de la calidad de la información (valoración, veracidad, reputación, popularidad, afectividad, percepción…) a partir de algoritmos de análisis de repositorios de redes semánticas. (OBJ5)
11. SOB11. Análisis de comportamiento, extracción de patrones de comportamiento, relaciones emocionales, trazabilidad de contenidos. (OBJ4)
12. SOB12. Extracción de la semántica de alto nivel para caracterizar/definir las relaciones entre las entidades digitales. (OBJ4)
13. SOB13. Construcción y compilación de nuevas herramientas y recursos basados en el Procesamiento del Lenguaje Natural para inferir, crear y utilizar el conocimiento aplicado a los contenidos digitales, centrándose en la creación de anotadores semi-asistidos y su aplicación a la anotación de recursos. (OBJ3), (OBJ4)
14. SOB14. Representación y explotación del conocimiento semántico de alto nivel entre entidades digitales y sus relaciones. (OBJ3), (OBJ4)
15. SOB15. Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en la identificación de procesos optimizados de PLN. (OBJ3), (OBJ4), (OBJ5), (OBJ6)
16. SOB16. Construcción y evaluación de prototipos sobre los escenarios definidos. (OBJ7).
17. SOB17. Clasificación de la información en relación con la atención al ciudadano. (OBJ8)