Este trabajo de fin de grado consiste en el desarrollo de un sistema en el lenguaje Python que realiza inferencia lógica, implementando una redefinición del dialecto de reglas de producción del estándar Rule Interchange Format, un lenguaje para la unificación de documentos de reglas en diferentes lenguajes. En adición, el motor de inferencia desarrollado usa ontologías escritas en un subconjunto de OWL 2, e implementa una versión del algoritmo Rete para la realización de matching en reglas. Este trabajo se engloba en las tecnologías de la web semántica, y pretende ser una alternativa cómoda y fácil de usar que no requiera de traductores entre lenguajes de reglas. También se ha realizado un estudio de rendimiento del motor, en el que se observa el peso que tiene el pobre rendimiento de Python sobre el motor y la influencia del tamaño de la red Rete sobre el tiempo de ejecución.
This end-of-degree project consists in the development in the language Python of a system that performs logical inference, implementing a redefinition of the production rule dialect of the Rule Interchange Format (RIF) standard, a language to unify rule documents written in different languages. Furthermore, the developed inference engine uses ontologies written in a subset of OWL 2 and implements a version of the Rete algorithm to perform rule matching. This project is encompassed in the semantic web technologies, and pretends to be an easy and convenient alternative that does not require translators between rule languages. A performance study has also been done, in which the weight of the poor performance of Python over the engine and the influence of the size of the Rete network over the execution time can be observed.
