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PriAS

Robust Probabilistic Reasoning for Intelligent Autonomous Systems

Ziel des Projektes ist es, die Grundlagen für die Entwicklung von formal modellierten Agentensystemen als Grundlage flexibler und anpassbarer Systeme 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 aboutKnowledge). 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 Multiagenten Systeme
• Situationserkennung im Kontext unsicherer Informationen

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