Algoritmos para inferencia em logica probabilistica baseados em computacao local.

• Processo: 04/15052-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2005
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2005
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Gagliardi Cozman
• Beneficiário: Monica Goes Eboli
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Raciocínio probabilístico Redes bayesianas Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligencia Artificial | Logica Probabilistica | Raciocinio Probabilistico | Redes Bayesianas

Resumo

O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos para inferência em lógica probabilística usando a perspectiva de computação local - ou seja, supondo que as sentenças a serem processadas apresentem certa "estrutura" local, e que esta estrutura possa ser utilizada para aumentar a eficiência computacional. Nos últimos anos vários algoritmos têm sido propostos para inferência em lógica (proposicional e de primeira-ordem) usando computação local. Esses algoritmos podem ser estendidos para lógicas probabilísticas, mas a literatura até o momento não tem explorado esse aspecto. O trabalho pretende produzir um pacote em linguagem Java para inferência em conjuntos de sentenças envolvendo lógica e probabilidades. O trabalho está inserido no contexto de um pedido de auxílio à pesquisa submetido à FAPESP ora em avaliação. (AU)