[en] The contributions of this thesis bridge two disciplines: environmental science (specifically, wastewater management) and computer science (specifically, artificial intelligence). Wastewater management as a discipline operates using a range of different approaches and methods which include: manual control, on-line automatic control, numerical or non-numerical models, statistical models and simulation models. The thesis characterizes an interdisciplinary research on artificial intelligence techniques (rule-based reasoning, case-based reasoning, ontologies and planning) applied to environmental decision-support systems. The integrated architecture's design of this application, the OntoWEDSS system, augments classic reasoning systems (rule-based reasoning and case-based reasoning) with a domain ontology about the management of wastewater treatment plants. The integration of the newly created WaWO ontology provides a more flexible management capability to OntoWEDSS. The construction of the OntoWEDSS decision support system is based on a specific case study but the system is also of general interest, given that its ontology-underpinned architecture can be applied to any wastewater treatment plant and, at an appropriate level of abstraction, to other environmental domains. The OntoWEDSS system improves the diagnosis of the state of a treatment plant, provides support for wastewater-related complex problem-solving, and facilitates knowledge modeling and reuse by means of the WaWO ontology. The following research targets have been achieved in particular: (1) the improvement of the modeling of the information about wastewater treatment processes and the clarification of a part of the existing terminological confusion in the domain, (2) the incorporation of ontology-modeled microbiological knowledge related to the treatment process into the reasoning process, (3) the creation of a decision support system with three layers (perception, diagnosis and decision support) which combines knowledge through a novel integration between KBSs and ontologies, providing better results, (4) the solution of existing reasoning-impasses, found using the new microbiological knowledge encoded in the hierarchical structure and the relations of the ontology, (5) the representation of cause-effect relations, due to the implementation of a set of relations that enable the ontology to automatically deduce the answer to questions about the wastewater domain. OntoWEDSS is implemented in the LISP programming language, using Allegro Common LISP software. A focused evaluation of the system, founded on the assessment of the capacity of response to specific problematic situations, has been carried out and has given fine results.

[it] Questa tesi contribuisce alla intersezione di due discipline: le scienze ambientali (specificamente, la gestione delle acque di rifiuto) e la informatica (specificamente, la intelligenza artificiale). Nel trattamento delle acque di rifiuto come disciplina si utilizzano diversi metodi, che includono: controllo manuale, controllo automatico on-line, modelli numerici o non-numerici e simulazioni. La tesi caratterizza un'applicazione interdisciplinare di tecniche di intelligenza artificiale a sistemi di aiuto alla decisione in campo ambientale. L'architettura di questa applicazione, il sistema OntoWEDSS, amplia i sistemi di ragionamento ibrido esistenti (ragionamento basato su un sistema di regole, ragionamento basato sull'esperienza, aiuto alla decisione e pianificazione) con un'ontologia di dominio per la gestione di depuratori di acque di rifiuto. L'integrazione dell'ontologia WaWO, di nuova creazione, fornisce a OntoWEDSS una maggiore flessibilità nella sua capacità di gestione. La costruzione del sistema OntoWEDSS si basa sullo studio di un caso specifico, però il sistema risulta anche di interesse generale dato che l'architettura basata su un'ontologia può essere applicata a un qualsiasi depuratore e, considerando un adeguato livello d'astrazione, ad altri domini ambientali. Il sistema OntoWEDSS migliora la diagnosi dello stato del depuratore, fornisce aiuto alla soluzione di problemi complessi relazionati con le acque di rifiuto e facilita la modellizzazione della conoscenza e la sua riutilizzazione mediante l'ontologia WaWO. In particolare, la ricerca realizzata ha raggiunto i seguenti obiettivi: (1) il miglioramento dell'informazione sui processi di depurazione e il chiarimento di parte della confusione esistente nella terminologia relativa, (2) l'incorporazione di conoscenza microbiologica (riguardo al processo di depurazione e mediante la modellizzazione ontologica) nel processo di ragionamento, (3) la creazione di un sistema di aiuto alla decisione con tre livelli (percezione, diagnosi e aiuto alla decisione) che combina la informazione mediante un nuovo tipo d'integrazione tra classici sistemi basati sulla conoscenza e ontologie, proporzionando risultati migliori, (4) l'eliminazione di alcuni ostacoli esistenti nel ragionamento, ottenuta utilizzando la nuova conoscenza microbiologica codificata nella struttura gerarchica e nelle relazioni dell'ontologia, (5) la rappresentazione di relazioni causa-effetto del mondo reale attraverso l'implementazione di un insieme di relazioni ontologiche che permettono di dedurre automaticamente le risposte a domande sul dominio delle acque di rifiuto. OntoWEDSS è implementata nel linguaggio di programmazione LISP, usando il software Allegro Common LISP. È stata realizzata una valutazione del sistema basata sulla stima della capacità di risposta a situazioni problematiche specifiche e si sono ottenuti risultati soddisfacenti.