Ganancia en eficiencia computacional

Los cuantificadores existenciales son elementos lógicos que permiten indicar de forma compacta la existencia de uno o más elementos que cumplen una propiedad determinada / UPF

La importancia de la cuantificación existencial en la planificación automática

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La planificación automática es la rama de la inteligencia artificial que estudia la manera de obtener un plan de acción ejecutable (por ejemplo, por un robot) con un objetivo concreto, dentro de un modelo formal de funcionamiento del mundo, es decir, los efectos y condiciones de ejecución de las posibles acciones, del objetivo que se quiere conseguir, del estado inicial del que se parte, etc.

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UPF / Hector Geffner (ICREA), coordinador del Grupo de Investigación en Inteligencia Aritificial del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, y Guillem Francès, estudiante de doctorado del mismo grupo, presentan en la Conferencia Internacional IJCAI 2016 que se celebrará en Nueva York del 9 al 15 de julio, un trabajo en el que ponen de manifiesto la importancia de los cuantificadores existenciales en la planificación automática. Los cuantificadores existenciales son elementos lógicos que permiten indicar de forma compacta la existencia de uno o más elementos que cumplen una propiedad determinada.

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Facilitan el modelado y una ganancia en la eficiencia computacional

Tratar adecuadamente las variables existenciales aporta más fluidez en la planificación de problemas que conllevan restricciones

Francès y Geffner sostienen que la cuantificación existencial es un componente de los lenguajes de modelado que ha sido inadecuadamente soportado por la tecnología de planificación automática actual, especialmente teniendo en cuenta el importante rol que la cuantificación existencial puede tener en cuanto nexo de unión entre la planificación automática y el campo de la programación basada en satisfacción de restricciones, una de las ramas más exitosas de la inteligencia artificial.

Los autores afirman que “un tratamiento adecuado de las variables cuantificadas existenciales permite no sólo un uso más natural de la tecnología de planificación por parte de usuarios no expertos, en tanto que facilitan el modelado de numerosos problemas, sino también una ganancia en eficiencia computacional”. Además, tratar adecuadamente las variables existenciales aporta más fluidez en la planificación de problemas que conllevan restricciones.

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Los valores de las variables deben satisfacer las restricciones

En planificación, se llama satisfacción de restricciones al proceso de encontrar una solución a un conjunto de restricciones impuestas por las condiciones y que las variables deben satisfacer. Por lo tanto, una solución plausible a un problema será el conjunto de valores que adquieren las variables para satisfacer todas las restricciones que se presentan.

En este trabajo Geffner y Francès explican cómo hacerlo y aportan una original extensión de las heurísticas tradicionalmente usadas en planificación automática basada en técnicas de satisfacción de restricciones; extensión que, además, permite soportar de manera adecuada la cuantificación existencial.

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Trabajo de referencia:

Guillem Francès, Hector Geffner (2016), “ E-STRIPS: Existential Quantification in Planning and Constraint Satisfaction”, Proceedings 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 9-15 de juliol, Nova York (EUA).

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