Ziel des Projektes ist es, die Grundlagen für die Entwicklung von formal modellierten Agentensystemen als Grundlage flexibler und anpassbarer Informatiksysteme zu schaffen. Eine Basis bildet dabei die integrale Nutzung von Konzepten aus den Bereichen "Probabilistic Logical Reasoning", "Mechanism Design" und "Artificial Knowledge Management".
Intelligente Agenten operieren dabei zielorientiert als autonome Einheiten und können lokal rational agierend zur Erreichung eines gemeinsamen, d.h. globalen Ziels beitragen und in diesem Rahmen entsprechend zentral/dezentral beeinflußt werden.
Fallorientiert wird ermittelt, welche Kommunikationsmechanismen,Wissensrepräsentationen und handlungsorientierten Mechanismen geeignet sind, um diese später in eine allgemeine Architektur, die ein weites Spektrum von Anforderungen abdeckt, einfließen zu lassen. In diesem Szenario wird auch untersucht, wie die Ermittlung von nicht vorhandem Wissen innerhalb der Agenten erfolgen kann (Reasoning about Knowledge). Fehlendes Wissen kann dann durch spezialisierte Agenten an die mehr handlungsorientierten Agenten verteilt werden, um diese durch Vermittlung von Wissen funktional und leisungsorientiert zu verfeinern. Die dadurch entstehenden lernfähigen verteilten Softwaresysteme stellen damit ein wichtige Weiterentwicklung der derzeit aktuellen Softwarearchitekturen dar. Das Projekt hat folgende Schwerpunkte, die in Teilprojekten bearbeitet werden:

• Software-Architekturen für Softwareagenten Systeme
• Designmuster für Softwareagenten
• Steuerungsmechanismen für Softwareagenten
• Wissensverteilung/-nutzung in kooperierenden und autonomen Softwareagenten
• Wissenserwerb in heterogenen Agentensystemen
• Persistenzmechanismen für Reasoning Systeme
• Probabilistische Beschreibungslogik.
• Kommunikationsmuster für Multiagentensysteme
• Situationserkennung im Kontext unsicherer Informationen

Leitung und Koordination:
Prof. Dr. Ralf Möller, Rainer Marrone

Doktoranden:
Thomas Hubauer
Christian Uhlig

Studenten:
Karsten Pilz
Maurice Rosenfeld
Yigun Shen

• Tobias H. Naeth. Analysis of the average-case behavior of an inference algorithm for probabilistic description logics. Diplomarbeit, TU Hamburg-Harburg, February 2007.
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• Alissa Kaplunova and Ralf Möller. Probabilistic LCS in a P-Classic Implementation. Technical report, Institute for Software Systems (STS), Hamburg University of Technology, Germany, 2007. Bibtex entry  Abstract  Paper (PDF)
• R. Möller and B. Neumann. Ontology-based reasoning techniques for multimedia interpretation and retrieval. In Semantic Multimedia and Ontologies : Theory and Applications. 2007. to appear.
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• B. Neumann and R. Möller. On Scene Interpretation with Description Logics. Image and Vision Computing, Special Issue on Cognitive Vision, 2007. to appear.
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• S. Espinosa Peraldi, A. Kaya, S. Melzer, R. Möller, and M. Wessel. Multimedia Interpretation as Abduction. In Proc. DL-2007: International Workshop on Description Logics, 2007.
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• S. Espinosa, A. Kaya, S. Melzer, R. Möller, T. Näth, and M. Wessel. Reasoning Engine Version 2. Technical report, Hamburg University Of Technology, 2007. BOEMIE Project Deliverable D4.5.
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• Sylvia Melzer and Ralf Möller. How sensor data interpretation could benefit from description logics: Position paper. In Proc. of the 2006 International Workshop on Description Logics DL'06, 2006.
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• Th. Mantay, R. Möller, and A. Kaplunova. Computing Probabilistic Least Common Subsumers in Description Logics. In Proceedings KI-99, 23. Deutsche Jahrestagung für Künstliche Intelligenz, pages 89–100. Springer-Verlag, 1999.
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• P-Classic: First implementation of a probabilistic description logic reasoner