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Combinações de bases de crenças e aplicações em ontologias

Processo: 16/13354-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Vigência: 01 de fevereiro de 2017 - 31 de agosto de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Renata Wassermann
Beneficiário:Renata Wassermann
Pesquisador visitante: Eduardo Leopoldo Ferme
Inst. do pesquisador visitante: Universidade da Madeira (UMa), Portugal
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Ontologia (ciência da computação)  Ontologias  Revisão de crenças  Representação de conhecimento  Inteligência artificial  Intercâmbio de pesquisadores 

Resumo

Muitas vezes somos confrontados com diferentes especialistas de uma área cujas opiniões podem ser divergentes sobre um assunto particular (um exemplo comum são as consultas médicas). Estas divergências têm de ser "resolvidas" para chegar a um consenso e poder agir. Este consenso faz com que cada um dos participantes tenha de modificar parte das suas opiniões/crenças. Na década do 80, o modelo AGM de revisão de crenças ofereceu um quadro conceitual para a dinâmica de crenças de um agente racional, de forma a conservar o seu conhecimento consistente incorporando novos conhecimentos/crenças e descartando outros. Isto iniciou uma área de pesquisa que já tem 30 anos de desenvolvimento. Uma das propostas, no início do século XXI, chamada "merging", foi estender o modelo AGM para obter um conjunto de consenso entre múltiplos agentes. Contudo ambos modelos realizam importantes idealizações, sendo uma das principais que os agentes são representados por conjuntos que incluem as suas crenças e todas as suas consequências lógicas. Embora estes modelos funcionem bem no campo teórico, têm de ser fortemente adaptados para tornar possíveis suas implementações. Assim, surgiu também o estudo de aplicar o modelo AGM a agentes sem a capacidade de acreditar (explicitamente) nas consequências do seu conhecimento. Está área é conhecida como "belief base change". Propomo-nos a trabalhar no desenvolvimento de um modelo de belief merging para agentes finitos, i.e., que não possuam as consequências do seu conhecimento. Esta pesquisa conta com um forte componente teórico para definir os modelos e um componente prático que permita avaliar o seu comportamento em casos reais. Propomos como área de aplicação o "merging" de ontologias, que permita a um utilizador realizar uma consulta a diferentes ontologias, de forma a obter informação consistente e coerente, mesmo que as fontes de consulta possuam inconsistências. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GARAPA, MARCO; FERME, EDUARDO; REIS, MAURICIO D. L. Shielded base contraction. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 259, p. 186-216, JUN 2018. Citações Web of Science: 1.

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