Projekttitel: Kombination von logischem und numerischem Denken – Darstellung und Schlussfolgerungen in Beschreibungslogiken mit Zahlen
Projektdauer: 2022 – 2025
Forschungsbereich: Mathematische Grundlagen und statistisches Lernen
Beschreibungslogiken (Description Logics, DLs) sind eine bedeutende Familie symbolischer KI-Formalismen, die die Grundlage der Web Ontology Language (OWL) bilden und in vielen Anwendungsbereichen zur Spezifizierung und zum Schlussfolgern über Ontologien verwendet werden. Klassische DLs können jedoch bestimmte anwendungsrelevante numerische Einschränkungen nicht direkt ausdrücken. Um dieses Defizit zu beheben, wurden in der Literatur verschiedene Arten numerischer Erweiterungen von DLs vorgeschlagen, wie zum Beispiel:
Ziel dieses Projekts ist es, die formalen Eigenschaften solcher quantitativen Erweiterungen von DLs zu untersuchen und neue mathematische Werkzeuge zu entwickeln, die solche Untersuchungen unterstützen.
Dieses Projekt hat drei Hauptziele:
Die Forschung zu den Zielen (1) und (2) ist theoretischer Natur und stützt sich auf Methoden aus der mathematischen Logik, der Modallogik und der (endlichen) Modelltheorie. Um Ziel (3) anzugehen, werden wir Methoden aus den Bereichen Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung (z. B. tableau- und konsequenzbasierte Schlussfolgerungssysteme) mit Methoden aus den Bereichen automatisierte Deduktion und formale Methoden (z. B. SMT-Löser) kombinieren, um Schlussfolgerungssysteme für quantitative DLs zu entwickeln.
Dieses Projekt wird sowohl das Verständnis der formalen Eigenschaften quantitativer DLs als auch deren Einsatzmöglichkeiten in Anwendungen, die solche DLs erfordern, verbessern.
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