論文の概要: Understanding Real-World AI Planning Domains: A Conceptual Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04701v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 16:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:11:49.158057
• Title: Understanding Real-World AI Planning Domains: A Conceptual Framework
• Title（参考訳）: 現実世界のAI計画ドメインを理解する:概念的フレームワーク
• Authors: Ebaa Alnazer and Ilche Georgievski
• Abstract要約: 計画は、現実世界のアプリケーション向けに開発されたインテリジェントなシステムにとって重要な能力である。 我々は,現実世界の計画領域の側面を特定し,分類する概念的枠組みを開発する。 このフレームワークは、現実世界のアプリケーションドメインにおけるAI計画システムの設計、開発、適用性に影響を与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planning is a pivotal ability of any intelligent system being developed for real-world applications. AI planning is concerned with researching and developing planning systems that automatically compute plans that satisfy some user objective. Identifying and understanding the relevant and realistic aspects that characterise real-world application domains are crucial to the development of AI planning systems. This provides guidance to knowledge engineers and software engineers in the process of designing, identifying, and categorising resources required for the development process. To the best of our knowledge, such support does not exist. We address this research gap by developing a conceptual framework that identifies and categorises the aspects of real-world planning domains in varying levels of granularity. Our framework provides not only a common terminology but also a comprehensive overview of a broad range of planning aspects exemplified using the domain of sustainable buildings as a prominent application domain of AI planning. The framework has the potential to impact the design, development, and applicability of AI planning systems in real-world application domains.
• Abstract（参考訳）: 計画は、現実世界のアプリケーション向けに開発されたインテリジェントシステムにとって重要な能力である。 AIプランニングは、ユーザー目標を満たす計画を自動的に計算する計画システムの研究と開発に関するものである。 現実世界のアプリケーションドメインを特徴づける関連的で現実的な側面の特定と理解は、ai計画システムの開発に不可欠です。 これは、開発プロセスに必要なリソースを設計、識別、分類するプロセスにおいて、知識エンジニアとソフトウェアエンジニアにガイダンスを提供する。 私たちの知る限りでは、そのようなサポートは存在しません。 本研究のギャップは,様々なレベルの粒度で現実の計画領域を識別・分類する概念的枠組みを開発することで解決される。 私たちのフレームワークは、一般的な用語だけでなく、持続可能な建物のドメインをAI計画の顕著なアプリケーションドメインとして使用した、幅広い計画面の概要も提供しています。 このフレームワークは、現実世界のアプリケーションドメインにおけるAI計画システムの設計、開発、適用性に影響を与える可能性がある。

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