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Uncertain Reasoning Under incompleteness

Acronimo REASONING

Abstract Ragionare e agire implica la capacità di gestire informazioni incerte (pioverà?, fumare fa male?, prendendo questa strada arriverò prima?). Obiettivo dell?Intelligenza artificiale è di permettere a un computer di fare dei ragionamenti utili mettendo a disposizione gli strumenti per ?capire? e trattare l´incertezza in particolare sulla base di teorie della probabilità. Ma le informazioni disponibili sono spesso incomplete oltre che incerte: ad esempio, di norma, non si conosce il voto di tutti gli elettori in una nazione, perché una certa percentuale di elettori non va a votare. Per consentire a un computer di ragionare in ambienti reali, dobbiamo mettere a sua disposizione gli strumenti per gestire l?incompletezza dell?informazione. Il progetto mira ad estendere il trattamento dell?incertezza, usato tradizionalmente nell?Intelligenza Artificiale, al caso dell?incompletezza. Per fare questo si avvale di teorie generalizzate della probabilità note con il nome di probabilità imprecise, e si articola su vari livelli: teorico, algoritmico e applicativo. La ricerca mira in particolare a raggiungere i seguenti obiettivi concreti: 1. definire la teoria per nuove regole di calcolo probabilistico per trattare l?incompletezza; 2. creare degli algoritmi che implementino tali regole; 3. applicare i risultati a problemi reali. Uno di questi riguarda il problema ambientale in Ticino con lo sviluppo di un modello di previsione delle colate detritiche.

Enti SUPSI coinvolti Istituto Dalle Molle di studi sull'intelligenza artificiale

Persone coinvolte Alessandro Antonucci

Responsabili Marco Zaffalon

Data di inizio progetto 1 ottobre 2005

Data di chiusura progetto 1 marzo 2007

 
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