論文の概要: IDP-Z3: a reasoning engine for FO(.)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00343v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 11:31:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 15:42:33.849304
- Title: IDP-Z3: a reasoning engine for FO(.)
- Title(参考訳): IDP-Z3:FO()の推論エンジン。
- Authors: Pierre Carbonnelle, Simon Vandevelde, Joost Vennekens and Marc
Denecker
- Abstract要約: IDP-Z3はFO(.)言語の新しい推論エンジンである。
FO()で表される知識を用いて、様々な汎用計算タスクを実行することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.245756451254473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: FO(.) (aka FO-dot) is a language that extends classical first-order logic
with constructs to allow complex knowledge to be represented in a natural and
elaboration-tolerant way.
IDP-Z3 is a new reasoning engine for the FO(.) language: it can perform a
variety of generic computational tasks using knowledge represented in FO(.). It
supersedes IDP3, its predecessor, with new capabilities such as support for
linear arithmetic over reals and quantification over concepts.
We present four knowledge-intensive industrial use cases, and show that
IDP-Z3 delivers real value to its users at low development costs: it supports
interactive applications in a variety of problem domains, with a response time
typically below 3 seconds.
- Abstract(参考訳): FO(.) (別名FO-dot) は古典的な一階述語論理を拡張した言語で、複雑な知識を自然で実験的な方法で表現できるようにする。
idp-z3はfo(.)言語のための新しい推論エンジンであり、fo(.)で表される知識を使って様々な汎用計算タスクを実行することができる。
従来のIDP3に取って代わり、実数に対する線形算術のサポートや概念上の定量化といった新機能を備える。
IDP-Z3は、様々な問題領域における対話型アプリケーションをサポートし、通常3秒未満の応答時間である。
関連論文リスト
- Beyond LLMs: Advancing the Landscape of Complex Reasoning [0.35813349058229593]
EC AIプラットフォームは、制約満足度と最適化問題を解決するために、ニューロシンボリックアプローチを採用している。
システムは正確で高性能な論理推論エンジンを採用している。
システムは、自然言語と簡潔な言語でアプリケーションロジックを指定する開発者をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T21:14:45Z) - Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T10:37:34Z) - Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration [50.649196780502976]
決定指向対話と呼ばれるタスクのクラスについて説明する。そこでは、AIアシスタントが自然言語を介して1つ以上の人間と協力し、複雑な意思決定を支援する必要がある。
日常的な意思決定に直面する3つの領域を定式化し,(1)レビュアーの会議論文への課題の選択,(2)都市における複数段階の旅程の計画,(3)友人集団の旅行計画の交渉を行う。
各タスクに対して、エージェントが到達した最終決定の質に基づいて報酬を受け取る対話環境を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T17:50:02Z) - Conjunctive Query Based Constraint Solving For Feature Model
Configuration [79.14348940034351]
本稿では、制約満足度問題を解決するために共役クエリーを適用する方法を示す。
このアプローチは、構成タスクを解決するために、広範囲のデータベース技術の応用を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-26T10:08:07Z) - Human-guided Collaborative Problem Solving: A Natural Language based
Framework [74.27063862727849]
私たちのフレームワークは3つのコンポーネントで構成されています - 自然言語エンジンが言語発話を形式表現と逆変換に解析します。
このフレームワークが、Minecraftベースのブロックワールドドメインにおける協調的なビルディングタスクにおいて、協調的な問題解決の鍵となる課題に対処する能力について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T21:52:37Z) - Constraint Answer Set Programming: Integrational and Translational (or
SMT-based) Approaches [2.0559497209595814]
制約応答セットプログラミング(Constraint answer set programming、略称CASP)は、自動推論におけるハイブリッドアプローチである。
これは、解集合プログラミング、制約処理、満足度モジュラー理論など、異なる研究分野の進歩をまとめている。
複雑な列車スケジューリング問題を解くなど、宣言型プログラミングアプリケーションのための新たな地平を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-17T14:58:57Z) - Trinity: A No-Code AI platform for complex spatial datasets [0.517355328393023]
我々は、機械学習研究者と非技術ドメインの専門家の両方が、ドメイン固有の信号とデータセットを実験して、さまざまな複雑な問題を解決することができるようにするための、Trinity(トリニティ)と呼ばれるノーコード人工知能(AI)プラットフォームを紹介します。
多様な問題を解決するためのこの汎用性は、複雑な時空間データセットを変換して、標準的なディープラーニングモデルで使用可能にすることで実現される。
直感的なユーザインターフェース、複雑な機能エンジニアリングのデリバティブをホストする機能ストア、ディープラーニングカーネル、スケーラブルなデータ処理メカニズムによって、Trinityは強力なプラットフォームを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-21T08:28:34Z) - Enabling Cross-Domain Communication: How to Bridge the Gap between AI
and HW Engineers [0.17205106391379021]
システム設計における重要な問題は、ハードウェア、ソフトウェア、ドメインエキスパート間のコミュニケーションの欠如である。
最近の研究は、ニューラルアクセラレータの自動HW/SW共同設計フローの進歩を示しています。
本稿では、(構成可能な)専用加速器を含むシステムの方法論の確立の可能性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-08T14:05:15Z) - CoreDiag: Eliminating Redundancy in Constraint Sets [68.8204255655161]
最小コア(最小非冗長制約集合)の決定に利用できる新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、冗長性の度合いが高い分散知識工学シナリオにおいて特に有用である。
本手法の適用可能性を示すために, 商業的構成知識ベースを用いた実証的研究を実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T09:16:10Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。