論文の概要: Reactive Knowledge Representation and Asynchronous Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05625v2
• Date: Sun, 08 Feb 2026 12:07:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 17:49:39.479762
• Title: Reactive Knowledge Representation and Asynchronous Reasoning
• Title（参考訳）: リアクティブな知識表現と非同期推論
• Authors: Simon Kohaut, Benedict Flade, Julian Eggert, Kristian Kersting, Devendra Singh Dhami,
• Abstract要約: 複素確率モデルにおける厳密な推論は、しばしば禁止的な計算コストを引き起こす。 既存の手法は、どの変更でもモデル全体を再評価するため、継続する推論には非効率であることが多い。 まず、確率論的論理とリアクティブプログラミングを融合した確率論的プログラミング言語であるRetinを紹介します。 レジンの効率的かつ正確なセマンティクスを提供するために,反応回路(RC)を提案する。 高忠実度ドローン群シミュレーションにおいて,本手法は周波数非依存推論よりも数桁の高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.58961985804191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exact inference in complex probabilistic models often incurs prohibitive computational costs. This challenge is particularly acute for autonomous agents in dynamic environments that require frequent, real-time belief updates. Existing methods are often inefficient for ongoing reasoning, as they re-evaluate the entire model upon any change, failing to exploit that real-world information streams have heterogeneous update rates. To address this, we approach the problem from a reactive, asynchronous, probabilistic reasoning perspective. We first introduce Resin (Reactive Signal Inference), a probabilistic programming language that merges probabilistic logic with reactive programming. Furthermore, to provide efficient and exact semantics for Resin, we propose Reactive Circuits (RCs). Formulated as a meta-structure over Algebraic Circuits and asynchronous data streams, RCs are time-dynamic Directed Acyclic Graphs that autonomously adapt themselves based on the volatility of input signals. In high-fidelity drone swarm simulations, our approach achieves several orders of magnitude of speedup over frequency-agnostic inference. We demonstrate that RCs' structural adaptations successfully capture environmental dynamics, significantly reducing latency and facilitating reactive real-time reasoning. By partitioning computations based on the estimated Frequency of Change in the asynchronous inputs, large inference tasks can be decomposed into individually memoized sub-problems. This ensures that only the specific components of a model affected by new information are re-evaluated, drastically reducing redundant computation in streaming contexts.
• Abstract（参考訳）: 複素確率モデルにおける厳密な推論は、しばしば禁止的な計算コストを引き起こす。 この課題は、頻繁でリアルタイムな信念更新を必要とする動的環境における自律エージェントにとって特に深刻である。 既存の手法は、どの変更でもモデル全体を再評価し、実世界の情報ストリームが異質な更新率を持つことを悪用しないため、継続的な推論では非効率であることが多い。 この問題に対処するため、リアクティブで非同期で確率論的な推論の観点から、この問題にアプローチします。 まず、確率論的論理とリアクティブプログラミングを融合した確率論的プログラミング言語であるRetin(Reactive Signal Inference)を紹介する。 さらに,レジンの効率的かつ正確なセマンティクスを提供するために,反応回路(RC)を提案する。 代数回路と非同期データストリームのメタ構造として表されるRCは、入力信号のボラティリティに基づいて自己適応する時間力学的非巡回グラフである。 高忠実度ドローン群シミュレーションにおいて,本手法は周波数非依存推論よりも数桁の高速化を実現する。 RCの構造的適応が環境力学を捉えることに成功し、レイテンシを大幅に低減し、リアクティブなリアルタイム推論を容易にすることを実証した。 非同期入力における変化頻度の推定に基づいて計算を分割することにより、大きな推論タスクを個別にメモ化されたサブプロブレムに分解することができる。 これにより、新しい情報に影響されたモデルの特定のコンポーネントのみが再評価され、ストリーミングコンテキストにおける冗長な計算が大幅に削減される。

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