Kolloquium des Graduiertenkolleg Wissensrepräsentation

Um den Arzt bei der Diagnostik mit medizinischer Bildgebung durch Methoden der digitalen Bildverarbeitung zu unterstützen und damit letztlich die Qualität der medizinische Versorgung für den Patienten signifikant zu verbessern, bedarf es nicht zwangsläufig hochkomplexer Systeme mit umfangreichem Wissensschatz. Die Palette nützlicher Anwendungen reicht von der einfachen Darstellungsverbesserung im Rahmen der Visualisierung bis hin zu modellbasierter Objekterkennung und -quantifizierung oder der Erstellung eines Diagnosevorschlags. Die Wissensrepräsentation ist dementsprechend unterschiedlich und kann verfahrensinhärent in Form der Verarbeitungsprozeßkette und der Parameterwerte der verwendeten Operatoren, also implizit, dargestellt sein. Sie kann aber bei komplexen Verfahren auch explizit in Form von Regeln und Modellen dargestellt werden.

Anhand der Erfahrungen aus eigenen Projekten wird die Bedeutung einer problemadäquaten Wahl der Verfahrenskomplexität und des Umfangs an Wissen, das in ein Diagnoseunterstützungswerkzeug für die Bildgebung unter Kosten-Nutzen- sowie Akzeptanzaspekten investiert werden sollte, diskutiert.

Die funktionale Programmierung zeichnet sich durch eine hohe Programmiereffizienz aus. Komplexe Algorithmen können übersichtlich und kompakt definiert werden.

Die parallele funktionale Sprache Eden ermöglicht es zudem durch spezielle Konstrukte Parallelität explizit auszudrücken. Es können beliebige dynamische Prozeßstrukturen spezifiziert werden. Das Eden-System bildet diese automatisch auf verteilte Rechnernetze bzw. Parallelrechner mit verteiltem Speicher ab. Es nimmt eine dynamische Optimierung von Kommunikationsstrukturen vor. Im Vortrag werden die dem Entwurf und der parallelen Implementierung von Eden zugrundeliegenden Ideen und Methoden erläutert.

Brief historical overview and sources, basic examples; basic algebraic properties and their mutual relationship; special classes: continuous, generated and discretizable t-norms; comparison of t-norms, domination of t-norms; some applications: copulas, fuzzy equivalences and partitions, pseudo-additive measures and integrals.

Die sog. t-Normen bilden eine Klasse von Kandidaten fuer Wahrheitsgradfunktionen von Konjunktionsoperationen mehrwertiger Logiken, und sind im wesentlichen ausreichend, um alle anderen aussagenlogischen Verknuepfungen in solchen Logiksystemen festzulegen. Auf diese Weise bekommen Sie eine zentrale Rolle im Betrachtungen ueber Fuzzy-Mengen sowie im Rahmen der Fuzzy-Logik und z.B. fuer Expertensysteme, die solche Hilfsmittel nutzen.

Es werden ein kurzer historischer Ueberblick ueber die Entwicklung und ihre Ausgangspunkte gegeben, grundlegende Beispiele angefuehrt, wichtige algebraische Grundeigenschaften und deren Zusammenhaenge diskutiert, und spezielle Klassen von t-Normen betrachtet: etwa stetige, erzeugbare und diskretisierbare t-Normen. Ein weiteres Thema wird der Vergleich von t-Normen sein, u.a. bezogen auf die Dominanzeigenschaft.

Ausserdem werden wichtige Anwendungsbereiche eroertert wie Kopulas, unscharfe Aequivalenzrelationen und Zerlegungen, pseudo-additive Maße und Integrale.

Als einer der zentralen Aspekte der Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz befaßt sich die kognitive Robotik mit den theoretischen und praktischen Möglichkeiten, Roboter zu konstruieren, die zu kognitiven Leistungen in der Lage sind. Diese Leistungen basieren auf der Fähigkeit zu folgerichtigem Denken über Wahrnehmungen, über die eigenen Handlungsmöglichkeiten und deren Auswirkungen auf die Umgebung sowie über die jeweilig gestellten Anforderungen. Roboter, die diese Fähigkeit besitzen, folgen keinem starren, algorithmisierten Ablaufschema; vielmehr entwerfen sie selbständig Handlungspläne und erlauben damit äußerst flexible Verwendungsmöglichkeiten.

Der Vortrag gibt einen Überblick über den Fluentkalkül als eine der anerkannten formalen Grundlagen der kognitiven Robotik. Auf der Basis der logischen Repräsentation elementarer Aktionen werden Ergebnisse aus der aktuellen Forschung bezüglich der Modellierung von Unsicherheit, gleichzeitigen Aktionen und Aktionen mit indirekten Effekten sowie von kontinuierlichen Prozessen und einflußnehmenden externen Ereignissen vorgestellt.

Derzeit werden in mehreren Ländern Korpora mit syntaktischen Annotationen versehen. Das Ergebnis sind sogenannte Baumbanken. Die Baumbanken für das Englische werden bereits seit Jahren erfolgreich zum Training und zur Evaluation von Parsern eingesetzt.

Ich möchte über eine Baumbank der deutschen Zeitungssprache berichten, deren Entwurf an die Erfordernisse der deutschen Sprache angepaßt ist. Die Baumbank wird für die Entwicklung von Taggern und Parsern, aber auch für die linguistische und kognitonswissenschaftliche Forschung verwendet.

Zusätzlich zu der Baumbank haben wir auch eine Datenbank für die Haltung von linguistisch annotierten Beispieldaten entwickelt, die unter anderem für die diagnostische Evaluation von sprachverarbeitenden Systemen eingesetzt wird. Eine neue Verwendung dieser Datenbank ist die systematische Sammlung psycholinguistisch relevanter Sprachdaten.

An realen Beispielen will ich demonstrieren, wie die verschiedenen Datensammlungen in der praktischen und theoretischen Forschung eingesetzt werden und welche Ergebnisse man durch die Kombination verschiedener empirischer Methoden erzielen kann.

Run-time guarantees play an important role in the area of embedded systems and especially hard real-time systems. These systems are typically subject to stringent timing constraints which often result from the interaction with the surrounding physical environment. Therefore, a schedulability analysis has to be performed which guarantees that all timing constraints will be met. All existing techniques for schedulability analysis require the worst case execution time (WCET) of each task in the system to be known before the task is executed. Since in general the problem of computing WCETs is not decidable, estimations of the WCET have to be calculated. These estimations have to be safe, i.e., they may never underestimate the real execution time. Furthermore, they should be tight, i.e., the overestimation should be as small as possible.

In modern microprocessor architectures caches and pipelines are key features for improving performance. Unfortunately, they make the analysis of the execution behaviour of instructions very difficult analysis of the execution behaviour of instructions very difficult since this behaviour now depends on the execution history. Therefore, the classical approaches to worst case execution time prediction are not directly applicable or lead to results exceeding the real execution time by orders of magnitude.

In the USES approach (Univ. of the Saarland Embedded Systems group) we split the analysis into a set of subtasks: value analysis, cache analysis, pipeline analysis, and path analysis. The value analysis calculates the values of registers for each program point in order to enable the cache analysis to predict the data cache behaviour and to provide the path analysis with automatically derived loop and recursion bounds. The cache analysis predicts the instruction and data cache behaviour of each instruction and the pipeline analysis predicts the pipeline behaviour. These three analyses are all done by Abstract Interpretation. The final step of the run-time prediction is the program path analysis which yields an estimation of the machine cycles needed to execute the program. This is based on Integer Linear Programming (ILP).

Our experimental results of prototype implementations of the cache analysis, the pipeline analysis and the program path analysis have shown that very tight bounds can be derived. For a wide range of test programs the microarchitecture behaviour could be predicted with high precision and was usually only slightly overestimated.

While most of the research in robotics concerns basic-level tasks like sensory processing, navigation, or manipulator control, there has been a growing interest in recent years in applying techniques from knowledge representation to specify and control the high-level behaviour of a robot. In this talk I will discuss the ongoing efforts to use the language GOLOG and its derivatives based on the situation calculus for this purpose. In particular, I will go over an application where GOLOG was used to control a robotic museum guide and point to current work on extending the language to better suit the domain of mobile robots.

Software Engineering (SE) ist eine vergleichsweise junge Ingenieursdisziplin. Entsprechend besteht ein hoher Bedarf an Techniken, Methoden und Werkzeugen, die unter gegebenen Randbedingungen für Kosten, Ressourcen und Zeit die Softwareentwicklung und -wartung inklusive Projekt- und Qualitätsmanagement effizient und effektiv für die jeweilige Aufgabenstellung unterstützen. Das Experimentelle Software Engineering wählt hier als Ansatzpunkt "Lernen aus Erfahrung", d.h. die erfahrungsbasierte, kontinuierliche Verbesserung aller verwendeten Prozesse, Produkte und Technologien. Dazu gilt es alle Arten von Wissen, wie es in Software-Projekten vorkommt, zu akquirieren, zu repräsentieren und einer umfassenden Wiederverwendung in künftigen Projekten zuzuführen. Dies geschieht über eine von der eigentlichen Projektorganisation unabhängigen Organisationseinheit, die wir Experience Factory nennen. Das Wissen wird dabei in der sogenannten Experience Base abgelegt, einem Organizational Memory für SE-Wissen. Zur technischen Unterstützung einerseits der Wissensmodellierung, andererseits des Wissensretrievals haben wir am IESE das Intelligent Retrieval und Storage System (INTERESTS) entwickelt. INTERESTS basiert auf dem kommerziellen Case-Based Reasoning Werkzeug CBR-Works der tec:inno GmbH. Die INTERESTS zugrunde liegende Wissensrepräsentationssprache REFSENO wurde im Rahmen der sich im Abschluss befindlichen Dissertation von Carsten Tautz entwickelt. Im Rahmen einer Kooperation mit tec:inno wurde (bzw. wird) CBR-Works so erweitert, dass REFSENO vollständig mit CBR-Works realisiert werden kann.

INTERESTS ist das Werkzeug, das wir im IESE in unseren Industrie- und Forschungsprojekten zum Themenbereich "Wissensmanagement/Organisationales Lernen" einsetzen, z.B. bei der Allianz Lebensversicherungs-AG bzw. im Rahmen des IESE-internen Corporate Information Network.
Es gibt derzeit eine Reihe von Demonstratoren im WWW:
- die Case-Based Reasoning Product Experience Base (CBR-PEB): http://demolab.iese.fhg.de:8080/
- die Knowledge Management Product Experience Base (KM-PEB): http://demolab.iese.fhg.de:8080/KM-PEB/
- das System zum Intelligenten Prozess- und Qualitätsmanagement (IPQM) (derzeit spezialisiert für Wissensmanagement im Krankenhaus, wird aber erweitert auf die Unterstützung beliebiger kontinuierlicher Verbesserungsprozesse): http://demolab.iese.fhg.de:8080/IPQM/
- die im Aufbau befindliche Machine Learning Product Experience Base (ML-PEB): http://demolab.iese.fhg.de:8080/ML-PEB/

Im Rahmen dieses Vortrages werde ich INTERESTS vorstellen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Wissensrepräsentationssprache REFSENO, einen weiteren die Prozesse zur Entwicklung, Wartung, und Nutzung von Wissensbasen mit INTERESTS sowie deren Evaluation.
Der hier vorgestellte Ansatz zeigt deutlich die Vorteile einer "tiefen" Integration von innovativer KI-Technologie mit SE-Anwendungsmethodik. Dies zeigt sich z.B. auch daran, dass der vorgestellte Ansatz über die SE-Grenzen hinaus für allgemeine Anwendungen in den Bereichen Wissensmanagement und Organisationales Lernen verwendet werden kann. Einen ersten Nachweis liefert hier die oben erwähnte IPQM-Anwendung.

Der Vortrag stellt die Verwendung einer klassischen Wissensrepresentation (Conceptual Graphs) in einem praktischen Anwendungssystem DBR-MAT dar (evtl.mit Systemdemo). Es ist ein Software-System zur Übersetzungsunterstützung für technische Texte.

Das zentrale Ziel des Systems und der dahinter stehenden Forschungs- aktivitäten ist die wissensbasierte Unterstützung eines technischen Übersetzers mit mehr als den bekannten Ü bersetzungsresourcen oder einem Termdatenbank-Zugang. Der Übersetzer kann in DBR-MAT Fragen zum Sachgebiet des zu übersetzenden Texts stellen, deren Antwort aus einer sprachunabhängigen Wissensbasis extrahiert und von einem Generator in natürlicher Sprache beantwortet werden. Darüber hinaus werden indexierte Bilder und eine grammatische Analysekomponente zur Untersüttzung des Übersetzers angeboten.

Die modernen Informationstechnologien ermöglichen die Erzeugung und Speicherung riesiger Mengen von Daten und Dokumenten. Das damit entstehende Problem des Auffindens von relevanten Informationen aus den verfügbaren Informationen ist Gegenstand zahlreicher Projekte.

Anspruchsvollere Systeme sollten Fähigkeiten zum Umgang mit natürlich-sprachlichen Texten besitzen. Sie müssen in ihren Anwendungs-Bereichen über spezifisches Wissen verfügen. Sie müssen in der Lage sein, selbständig neues Wissen zu erwerben.

Architekturen solcher Systeme können sich an den Strukturen orientieren, die für ``intelligente Agenten'' konzipiert werden. Im Vortrag wird über aktuelle Forschungsarbeiten an der Humboldt-Universität berichtet, die von der Dokumenten-Aufbereitung für den Hotline-Betrieb bis zum Roboter-Fußball reichen.