Representación del conocimiento mediante ontologías que estructuran conceptos, entidades y relaciones en un grafo de conocimiento unificado y semánticamente rico.

Razonamiento determinista mediante lógica de primer orden sobre el grafo para derivar conclusiones con inferencias formales, garantizando resultados explicables y auditables.

Descubrimiento de conocimiento mediante razonamiento e inferencias lógicas que identifican conexiones no evidentes entre datos y entidades equivalentes.

Descubrimiento mediante metabuscadores que unifican consultas a múltiples fuentes, permitiendo explorar el grafo desde diversas perspectivas con visualizaciones dinámicas.

Enriquecimiento automático de información con datos relacionados del grafo de conocimiento, proporcionando comprensión multidimensional y contextual de cada consulta.

Perfilado de alta precisión basado en interacciones y preferencias del usuario para personalizar respuestas, visualizaciones y experiencia según necesidades específicas.

Recomendación inteligente mediante razonamiento sobre la riqueza semántica del grafo, aprovechando relaciones conceptuales profundas y contextos específicos.

Visualización dinámica mediante representaciones interactivas en tiempo real que transforman el grafo de conocimiento en interfaces accesibles sin necesidad de conocimientos técnicos.

Interrogación mediante lenguaje natural que combina grafos de conocimiento con IA generativa para transformar preguntas coloquiales en consultas estructuradas contextualizadas.

Identificación y consolidación de relaciones ocultas en datos no estructurados, transformando textos en representaciones formales integrables al grafo de conocimiento.

Razonamiento mediante aprendizaje profundo y técnicas probabilísticas para procesar información ambigua, identificando patrones y generando predicciones en contextos complejos.

Clasificación automática de contenido en taxonomías predefinidas, organizando grandes volúmenes de información para facilitar navegación y recuperación eficiente.

Reconocimiento y desambiguación de entidades nombradas en texto, transformando contenido no estructurado en datos estructurados vinculados a entidades concretas del grafo.

Enriquecimiento de metadatos mediante ampliación automática con información relevante e identificación de duplicados por coincidencia difusa, mejorando completitud y eliminando redundancias.

Traducción automática entre idiomas preservando significado y contexto, permitiendo crear grafos de conocimiento unificados que trascienden barreras lingüísticas.

Lematización de palabras a su forma base para mejorar precisión en recuperación de información, conectando conceptos relacionados expresados con variaciones morfológicas.