Este artículo argumenta que los grafos de conocimiento ontológicamente estructurados pueden desempeñar un papel crucial en la predicción de eventos futuros, aprovechando la Ontología Formal Básica (OFB) y la Ontología del Núcleo Común (OCC). Presentamos un método para organizar y recuperar datos, como las trayectorias de movimiento de los buques pesqueros, en un grafo de conocimiento para generar un modelo de cadena de Markov, que posteriormente puede utilizarse para predecir estados futuros con base en las trayectorias pasadas del buque. Para completar la semántica estructural necesaria, introducimos el término "instante espaciotemporal", criticamos los modelos ontológicos probabilísticos existentes del futuro y proponemos una perspectiva alternativa que considera al menos algunas probabilidades relacionadas con los perfiles de procesos reales para captar mejor la dinámica de los fenómenos del mundo real. Finalmente, demostramos cómo los cálculos de probabilidad basados en cadenas de Markov pueden integrarse en el grafo de conocimiento para facilitar el análisis y la toma de decisiones.
