Bài báo này lập luận rằng đồ thị tri thức được cấu trúc theo cấu trúc bản thể có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc dự đoán các sự kiện trong tương lai, tận dụng Bản thể học Hình thức Cơ bản (BFO) và Bản thể học Lõi Chung (CCO). Chúng tôi trình bày một phương pháp tổ chức và truy xuất dữ liệu, chẳng hạn như đường di chuyển của tàu cá, vào đồ thị tri thức để tạo ra mô hình chuỗi Markov, sau đó có thể được sử dụng để dự đoán các trạng thái trong tương lai dựa trên đường đi trong quá khứ của tàu. Để hoàn thiện ngữ nghĩa cấu trúc cần thiết, chúng tôi giới thiệu thuật ngữ "khoảnh khắc không gian-thời gian", phê bình các mô hình bản thể học xác suất hiện có về tương lai, và đề xuất một góc nhìn thay thế, xem xét ít nhất một số xác suất liên quan đến hồ sơ quy trình thực tế để nắm bắt tốt hơn động lực của các hiện tượng trong thế giới thực. Cuối cùng, chúng tôi trình bày cách các phép tính xác suất dựa trên chuỗi Markov có thể được tích hợp vào đồ thị tri thức để hỗ trợ phân tích và ra quyết định sâu hơn.
