Hybride Raum-Deduktion in dynamischen Umgebungen - mit Anwendung auf kooperierende Agenten im RoboCup (RaumDeduktion)

Kurzfassung

Computer-Agenten in räumlichen und zeitlichen Umgebungen müssen in der Lage sein, mit hybriden Repräsentationen von Wissen über ihre Umwelt (quantitativ, qualitativ etc.) umzugehen. In diesem Vorhaben soll ein deduktiver Rahmen geschaffen werden, der es erlaubt, diese verschiedenen Formen des Wissens miteinander vorteilhaft zu kombinieren. Dadurch wird eine Grundlage für Multiagenten-Systeme geschaffen, die in einer realen, ständigen Veränderungen unterworfenen Umwelt navigieren und...Computer-Agenten in räumlichen und zeitlichen Umgebungen müssen in der Lage sein, mit hybriden Repräsentationen von Wissen über ihre Umwelt (quantitativ, qualitativ etc.) umzugehen. In diesem Vorhaben soll ein deduktiver Rahmen geschaffen werden, der es erlaubt, diese verschiedenen Formen des Wissens miteinander vorteilhaft zu kombinieren. Dadurch wird eine Grundlage für Multiagenten-Systeme geschaffen, die in einer realen, ständigen Veränderungen unterworfenen Umwelt navigieren und interagieren können. Dies erfordert die Entwicklung einer spezifischen Raumrepräsentation, die sich an den Ergebnissen der neueren Kognitionsforschung orientiert. Als Anwendungsszenario wollen wir zur Evaluation der Ergebnisse den RoboCup betrachten - einer Simulation des Fußballspiels. Zwar gibt es Vorarbeiten zu jedem der genannten Teilaspekte, aber die betreffenden Forschungsgebiete (Kognitionswissenschaft, Künstliche Intelligenz, Logikprogrammierung und Deduktion, Multiagenten-Systeme u.a.) sind noch weitgehend unverbunden. Es ist zu erwarten, dass der Erfolg dieses Projekts nicht nur Impulse für die genannten Forschungs- und Anwendungsgebiete liefern und zu ihrer Vereinheitlichung beitragen wird, sondern auch einsetzbare Methoden, die zum Einsatz für autonome und kooperative Computer-Agenten geeignet sind, die gleichzeitig quantitatives und qualitatives räumliches Wissen ausnutzen können.» weiterlesen » einklappen