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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2012.tde-13062013-163105
Documento
Autor
Nome completo
Rodrigo Bellizia Polastro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Cozman, Fabio Gagliardi (Presidente)
Ide, Jaime Shinsuke
Maruyama, Newton
Revoredo, Kate Cerqueira
Silva, José Reinaldo
Título em português
Lógica probabilística baseada em redes Bayesianas relacionais com inferência em primeira ordem.
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana
Lógica matemática
Probabilidade
Resumo em português
Este trabalho apresenta três principais contribuições: i. a proposta de uma nova lógica de descrição probabilística; ii. um novo algoritmo de inferência em primeira ordem a ser utilizado em terminologias representadas nessa lógica; e iii. aplicações práticas em problemas reais. A lógica aqui proposta, crALC (credal ALC), adiciona inclusões probabilísticas na popular lógica ALC combinando as terminologias com condições de aciclicidade, de Markov, e adotando uma semântica baseada em interpretações. Como os métodos de inferência exata tradicionalmente apresentam problemas de escalabilidade devido à presença de quantificadores (restrições universal e existencial), apresentamos um algoritmo de loopy propagation em primeira-ordem que se comporta bem para terminologias com domínios não triviais. Uma série de testes foi feita com o algoritmo proposto em comparação com algoritmos tradicionais da literatura; os resultados apresentados mostram uma clara vantagem em relação aos outros algoritmos. São apresentadas ainda duas aplicações da lógica e do algoritmo para resolver problemas reais da área de robótica móvel. Embora os problemas tratados sejam relativamente simples, eles constituem a base de muitos outros problemas da área, sendo um passo importante na representação de conhecimento de agentes/robôs autônomos e no raciocínio sobre esse conhecimento.
Título em inglês
Probabilistic logic based on Bayesian network with first order inference.
Palavras-chave em inglês
Bayesian inference
Logics
Probability
Resumo em inglês
This work presents two major contributions: i. a new probabilistic description logic; ii. a new algorithm for inference in terminologies expressed in this logic; iii. practical applications in real tasks. The proposed logic, referred to as crALC (credal ALC), adds probabilistic inclusions to the popular logic ALC, combining the usual acyclicity and Markov conditions, and adopting interpretation-based semantics. As exact inference does not seem scalable due to the presence of quantifiers (existential and universal), we present a first-order loopy propagation algorithm that behaves appropriately for non-trivial domain sizes. A series of tests were done comparing the performance of the proposed algorithm against traditional ones; the presented results are favorable to the first-order algorithm. Two applications in the field of mobile robotics are presented, using the new probabilistic logic and the inference algorithm. Though the problems can be considered simple, they constitute the basis for many other tasks in mobile robotics, being a important step in knowledge representation and in reasoning about it.
 
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Data de Publicação
2013-06-24
 
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