Hennes forskning fokuserar på metoder och tekniker för att skapa, underhålla och utnyttja kunskapsmodeller för att skapa smartare och mer användbara system. Den semantiska webben ger oss möjlighet att dela information via webben, till exempel i form av kunskapsgrafer (Knowledge Graphs) där betydelsen av informationen är tydlig, uttryckt i ett maskinläsbart format, och direkt kan tolkas av de system som vidareutnyttjar informationen.
Hon undervisar främst på civilingenjörsprogrammen i datateknik och IT, samt ger doktorandkurser och uppdragsutbildning inom kunskapsmodellering och den semantiska webben.
Kunskapsmodellering och ontologier
För att ett AI-system ska kunna "förstå" sin omvärld, och den uppgift som systemet ska utföra, krävs antingen att systemet lär sig hur det ska agera eller att vi berättar det för systemet. Att ge systemet kunskap om sin omvärld genom en kunskapsmodell, till exempel en ontologi samt tillhörande data i form av en kunskapsgraf (Knowledge Graph), samt generella regler för hur system kan härleda handlingar och ny kunskap från modellen, är ett sätt att lösa problemet. Detta kräver dock att en sådan kunskapsmodell finns tillgänglig, och kan hållas uppdaterad. Evas forskning fokuserar på metoder och tekniker för att skapa och underhålla kunskapsmodeller i form av just ontologier och kunskapsgrafer.
Att skapa kunskapsmodeller är inte enkelt, ens för utbildade modellerare, och än mindre för systemutvecklare, domänexperter och andra som deltar utvecklingen av ett AI-system. Därför behövs både metoder och verktyg som stöttar dem och ökar kvalitén på den resulterande ontologin. I sin doktorsavhandling föreslog och utarbetade Eva det nya konceptet designmönster för ontologiutveckling, som ett sätt att förmedla bra designlösningar.
Under sin postdoc deltog hon även i utvecklingen av en agil ontologiutvecklingsmetod, eXtreme Design (XD), som utnyttjar designmönster för att stötta snabb framtagning (prototyping), och iterativ utökning av ontologier, med hög kvalité. Metoden och designmönstren har sedan tillämpats och vidareutvecklats inom en mängd olika användningsområden, till exempel för AI-system inom säkerhetsbranschen, hållbarhet och cirkulär ekonomi samt inom e-hälsa.
Kunskapsrepresentation och maskininlärning
Klassiskt utvecklas kunskapsmodellerna och kunskapsgraferna för hand, vilket är en tidsödande och svår process, även om verktyg som designmönster kan hjälpa en bit på vägen. Dock finns redan mängder av kunskap tillgänglig i form av naturligt språk, till exempel skriven text. En del av Evas forskning fokuserar på att nyttja denna kunskapskälla för att automatisera modelleringsprocessen, och därmed generera ontologier och tillhörande kunskapsgrafer automatiskt utifrån text.
Genom att utnyttja moderna maskininlärningsmetoder och språkmodeller kan kunskapen i texten matchas mot designmönster för att modelleras på ett korrekt sätt. Resulterande kunskapsgrafer blir mer användbara för den tilltänkta uppgiften, och kunskapsmodellen kan även användas för att resonera kring rimligheten i den information som utvunnits ur texten.
Strömmande data
En annan utmaning inom hantering av information är då informationen inte är tillgänglig på en och samma gång, utan blir tillgänglig för systemet lite i taget. Exempel på denna typ av situationer finns inom övervakning, till exempel inom säkerhet och trafik- eller miljöövervakning, samt inom e-hälsa och övervakning av patienter. En del av Evas forskning fokuserar på hur kunskapsmodeller kan användas inom analys och hantering av strömmande data, och hur ett AI-system kan resonera över sådana dataströmmar.
Cirkulär ekonomi, säkerhet och e-hälsa
Tillämpningar av forskningen finns inom många områden, och tidigare har Eva arbetat inom vitt skilda områden såsom hantering och publicering av geografiska data, statistiska data, energieffektiviseringsdata, och andra myndighetsdata som länkade data på webben. På senare år har tillämpningar och projekt av ontologier och kunskapsgrafer främst funnits inom de tre områdena cirkulär ekonomi, säkerhet och e-hälsa.
För en ökad hållbarhet i samhället är cirkulär ekonomi ett viktigt verktyg, och här kan ontologier och kunskapsgrafer användas för att skapa interoperabilitiet mellan aktörer i olika värdekedjor. Eva har koordinerat det EU-finansierade projektet Onto-DESIDE, samt deltagit i flera nationella projekt kring cirkulär ekonomi och digitala produktpass (DPP), såsom Trace4Value, SwePass, Byggcykel och nu senast c/o Glass.
Inom säkerhetsområdet är hon en del av nätverket Security Link, och har även deltagit i flera EU-finansierade projekt inom säkerhetsområdet, såsom VALCRI och SPIRIT.
Inom e-hälsa har hon tidigare varit en del av RISE satsning på e-hälsa, och deltagit i projekt såsom det nu avslutade e-care@home, och det pågående VR-projektet VaccEval som handlar om vaccinutvärdering och interoperabilitet över regiongränserna.
