From Inven=on to Innova=on: Compu=ng Research that Makes - PowerPoint PPT Presentation

From ¡Inven=on ¡to ¡Innova=on: ¡ ¡ Compu=ng ¡Research ¡that ¡Makes ¡an ¡Impact ¡ ¡Professor ¡Athula ¡Ginige ¡and ¡Dr. ¡Bahman ¡Javadi ¡ School ¡of ¡Compu=ng, ¡Engineering ¡and ¡Mathema=cs ¡ Western ¡Sydney ¡University ¡ ¡ Australia ¡

Where ¡WSU ¡Located ¡ 2

About ¡WSU ¡ 3

Definitions “ Research impact is the contribution “ Research engagement is the that research makes to the economy, interaction between researchers and society, environment and culture research end-users outside of beyond the contributions to academia, for the mutually beneficial academic research ” (ARC 2017). transfer of knowledge, technologies, methods or resources ” (ARC 2017). End user : An individual, community or organisation external to academia that will directly use or directly benefit from the output, outcome or result of the research ( Exclusions : Publicly funded research organisations [CSIRO, AIMS, ANSTO etc]; other higher education providers; organisations that are affiliates, controlled entities or subsidiaries of a higher education provider [e.g. Medical Research Institutes])

Seminar ¡Outline ¡ — Digital ¡Knowledge ¡Ecosystem ¡for ¡Agribusiness ¡ — Inven@on ¡ — Journey ¡that ¡led ¡to ¡discovery ¡of ¡Digital ¡Knowledge ¡ Ecosystem ¡to ¡coordinate ¡agriculture ¡market. ¡ — Innova@on ¡ — Developing ¡a ¡value ¡proposi@on ¡and ¡taking ¡the ¡solu@on ¡ to ¡agriculture ¡domain ¡stakeholders. ¡ — Emerging ¡Research ¡Opportuni@es ¡ — Mobile-­‑based ¡informa@on ¡systems ¡to ¡mi@gate ¡ hidden ¡hunger ¡ — Novel ¡smart ¡nutri@on ¡monitoring ¡system ¡ — Digital ¡Health ¡and ¡User ¡Empowerment ¡ 5

Digital ¡Knowledge ¡Ecosystem ¡for ¡ Agribusiness ¡ 6

Over ¡Produc@on ¡problem ¡in ¡Sri ¡Lanka ¡ Troubled ¡farmers ¡erect ¡tomato ¡Pandol ¡for ¡Poson ¡ Source: ¡Ada ¡Derana ¡ Wednesday ¡15 th ¡June ¡2011 ¡ N’Eliya ¡carrot ¡farmers ¡in ¡the ¡ dumps: ¡ Bumper ¡harvest, ¡but ¡prices ¡low ¡ Source: ¡The ¡Sunday ¡Times, ¡April ¡22, ¡2012 ¡

Root ¡Cause ¡ ¡-­‑ ¡Lack ¡of ¡Context ¡specific ¡Ac@onable ¡ Informa@on ¡

Sourcing ¡ ¡and ¡Genera@ng ¡Informa@on ¡ — Prior ¡Knowledge ¡-­‑ ¡Quasi ¡Sta=c ¡ ¡ — What ¡Crops ¡will ¡grow ¡in ¡my ¡farm ¡ — What ¡fer@liser ¡to ¡use ¡ — è ¡Can ¡be ¡sourced ¡from ¡published ¡domain ¡knowledge ¡ — Situa=onal ¡Knowledge ¡-­‑ ¡Dynamic ¡ ¡ — What ¡is ¡the ¡current ¡produc@on ¡level ¡of ¡a ¡crop ¡ — What ¡is ¡the ¡buying ¡price ¡of ¡a ¡vegetable ¡in ¡a ¡market. ¡ — è ¡Need ¡to ¡be ¡generated ¡from ¡Transac@on ¡Data; ¡data ¡ captured ¡while ¡user ¡is ¡performing ¡a ¡task ¡that ¡is ¡of ¡ value ¡to ¡the ¡user. ¡

Farmers’ ¡Informa@on ¡Needs ¡in ¡Context Farmers’ Farmers’ Information Needs Generalising Query in First Order Informati in Context Contextualised Logic (FOL) on Needs Information What are Suitable crops based on the the Environment: • Which crops are suitable to • Which crops are suitable suitable ( ∃ x)(Crop(x)) ∧ crops to grow in the ‘Dambulla’ area? to grow in specified RegionalArea(Dambulla) grow? Location? ∧ grows(x, Dambulla); • What are the suitable vegetable • What are the suitable ( ∃ x)(Vegetable(x)) ∧ crops for ‘UpCountry’, Types of Crops for specified SoilType(Loamy) ∧ applicable to the ‘Well-drained Location , applicable to the SoilDrainage(Well_drain Loamy’ soil, and average rainfall specified Soil types/ ed) ∧ > 2000 mm? characteristics , and other hasSoilFactor(x,Loamy) ∧ Conditions ? hasSoilFactor(x,Well_dra Suitable crops based on ined) ∧ ( ∃ y Integer(y) ∧ Preferences of Farmers: hasMinRainfall(x,y) ∧ • What Brinjal’s varieties can • What Crop’s varieties can (2000 ≤ y)); resist the ‘Bacterial Wilt’ disease? resist the specified Disease ? ... ... …

Providing ¡Informa@on ¡in ¡Context ¡ What Crops will grow in My Farm ? hasVariety Crop Variety My ¡Farm hasLoca@on dependsOn Loca@on hasCropCharacteris@cs Environmental ¡Factors isInZone Basic ¡Characteris@cs hasEnvironmentalFactors Agro ¡Ecological ¡zone Walisadeera, ¡A. ¡I., ¡Wikramanayake, ¡G. ¡N., ¡Ginige, ¡A.: ¡An ¡Ontological ¡Approach ¡to ¡Meet ¡Informa@on ¡Needs ¡of ¡Farmers ¡in ¡Sri ¡Lanka. ¡In ¡ ¡ ICCSA ¡2013 ¡Part ¡I, ¡Lecture ¡Notes ¡in ¡Computer ¡Science, ¡7971, ¡pp. ¡228–240. ¡Springer-­‑Verlag, ¡Berlin ¡Heidelberg ¡(2013) ¡

Fertilizer Type uses Fer=lizer Crop isUsedBy Source hasFertilizerEvent hasFertilizer(F) isFertilizerOf MinPhValue isFertilizerEventOf(F) hasFEMinSoilPh(F ) hasFertilizerUnit(F) isFEMinSoilPhOf Fer=lizerEvent Unit hasFEMaxSoilPh(F ) isFertilizerUnitOf isFEMaxSoilPhOf MaxPhValue hasFEApplicationMethod(F ) isFEApplicationMethodOf hasFertilizerQuantity(F ) Applica=onMethod isFertilizerQuantityOf isFEWaterSourceOf hasFETimeOfApplication(F ) Quan=ty hasFEWaterSource(F ) isFETimeOfApplicationOf hasFertilizerSpInfor(F ) isFertilizerSpInforO hasFELocation(F ) TimeOfApplica=on f SpecialInforma=on isFELocationOf Water ¡Source Notations: Loca=on FertilizerEvent Concept

Disease ¡Type Disease Cause ¡Type Problem ¡Stage isAffectedBy Weed Crop GrowingProblem InsectPest Symptom affects hasGrowingProblemEvent Pest NematodePest hasGrowingProblem(F) controls hasSymptom isGrowingProblemEventOf(F) DiseaseCM isSymptomOf isGrowingProblemOf isControlledBy causes Cause relatesCM isCausedBy(F) GrowingProblemEvent ControlMethod WeedCM relatesAgent isRelatedCMOf InsectPestCM hasCausalAgent(F ) hasControlMethod(F ) hasControlMethodEvent isRelatedAgentOf PestCM isCausalAgentOf isControlMethodEventOf(F ) NematodePestCM isControlMethodOf Method ¡Type CausalAgent hasCMQuantity(F ) hasCMEUnit(F ) Applica=on ¡Stage ControlMethodEvent Quan=ty Unit isCMQuantityOf isCMEUnitOf hasPesticide(F ) isPesticideOf hasCMApplicationMethod(F ) Pesticide Pesticide Type isCMApplicationMetho isCMSpInforOf dOf hasCMLocation(F ) hasCMSpInfor(F ) Applica=onMethod isCMTimeOfApplicationO f hasCMTimeOfApplication(F ) hasCMSoilType( Special ¡Informa=on F ) isCMSoilTypeO isCMLocationOf f SoilType TimeOfApplica=on Loca=on GrowingProblemEvent and ControlMethodEvent

Informa@on ¡Flow ¡Pacern: ¡Stakeholder ¡Centric ¡ Informa@on ¡Flow ¡Model ¡ ¡

Generalised ¡Architecture ¡for ¡a ¡Holis@c ¡ Informa@on ¡Flow ¡Model ¡for ¡any ¡Domain ¡

Psychological ¡Empowerment ¡Flow ¡Model ¡ Interac=onal ¡ ¡component ¡ ¡ of ¡PE ¡ Understanding ¡users ¡have ¡ about ¡their ¡community ¡ and ¡socio-­‑poli@cal ¡issues ¡ Behavioral ¡component ¡ ¡ Intrapersonal ¡component ¡ ¡ of ¡PE ¡ of ¡PE ¡ Competence ¡ Decision ¡making ¡ Iden@fy ¡Choices ¡ Sense ¡of ¡control ¡ Autonomy ¡to ¡ choose ¡ Mo@va@on ¡ Engagement ¡ Ref: Ginige, T. and Richards, D. 2015 “Measuring Communica@on ¡ Self-­‑Efficacy ¡ Empowerment to evaluate the impact of a Mobile Based Information System for Sri Lankan Farmers”, AMCIS 2015, Twenty-first Americas Goals ¡ Conference on Information Systems, Puerto Rico.

Overall ¡Informa@on ¡and ¡ Published ¡ Reorganising ¡ Knowledge ¡ Empowerment ¡Flow ¡model ¡ MBIS ¡ Interac@onal ¡ ¡ Knowledge-­‑base ¡ component ¡ ¡ Understanding ¡users ¡ have ¡about ¡environment ¡ Ontological ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Intrapersonal ¡ Context ¡ Situa@onal ¡ ¡ Behavioral ¡ component ¡ ¡ Filter ¡ component ¡ ¡ ¡ Competence ¡ Iden=fy ¡Choices ¡ ¡ User ¡Query ¡ ¡ Decision ¡ ¡ Sense ¡of ¡ ¡ Ac@onable ¡ making ¡ ¡ control ¡ ¡ Informa@on ¡ ¡ Autonomy ¡to ¡ ¡ Ac@on ¡ ¡ choose ¡ Mo@va@on ¡ ¡ Taking ¡ ¡ Engagement ¡ ¡ ¡ Context ¡ ¡ Self-­‑Efficacy ¡ ¡ Communica=on ¡ Addi@on ¡ ¡ ¡ Aggrega@on ¡ Goals ¡

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Digital ¡Ecosystem ¡Evolu@on ¡ Prior ¡Knowledge ¡ Disaggr Informa@on ¡Need ¡ User ¡Context ¡ ega@on ¡ Context ¡Specific ¡ Context ¡ Ac@onable ¡ Filter ¡ Informa@on ¡ User ¡Act ¡ on ¡the ¡ Informa @on ¡ Aggrega Dynamic ¡Content ¡ @on ¡