Schließen in hybriden Wissensbasen

Beschreibungslogiken (engl. Description Logics, DLs) sind in den letzten Jahren zu einem Standard-Formalismus für Ontologien geworden, mit denen Domänen in verschiedenen Anwendungsgebieten beschrieben werden die eine reiche Informationsstuktur aufweisen. Speziell im Bereich des Semantic Web sind DL-basierte Ontologien über die Web Ontologie Sprache (OWL) zu einem Standard geworden, mit dem die Semantik von komplexen Webressourcen beschrieben werden kann, um automatisierten Agenten einen sinnbasierten Zugriff zu ermöglichen. Geleitet von der Nowendigkeit, über Beschränkungen von DLs hinwegzukommen und sie in Anwendungen zu integrieren, hat sich die Forschung neuerdings darauf konzentriert, Werkzeuge und Methoden zu erforschen, die einen deklarativer Zugriff auf DL Ontologien ermöglichen, sowie DLs mit anderen deklaratien Formalismen der Wissensrepräsentation (KR) zu kombinieren. Am wichtigsten sind hier regel-basierte Sprachen, die eine dominante Rolle in Datenbanken (als Abfragesprachen) und in der Artifical Intelligence (AI) spielen, wo elaborierte solche Sprachen als Verwendung als mächtige Werkzeuge zur Problemlösung finden. Die Stärken von DLs und regel-basierten Sprachen in einer hybriden Spache zu verbingen ist Gegenstand der aktiven Forschung. Verschiedene solche Sprachen haben sich in den letzten Jahren herauskristallisiert.. Ihre Eigenschaften und Beziehungen untereinander sind jedoch nur mangelhaft bekannt, und es gilt effektive und effiziente Techniken für das Schliessen mit Wissensbasen in diesen Formalisem zu entwickeln. Dieses Projekt greit diese Fragen auf und hat die folgenden Hauptziele: Erstens die Entwicklung neuen effektiven und effizienten Techniken für das Schließen in hybriden Wissensbase n die Regeln und DL Ontologien umfassen. Da dies ein tiefes Verständnis der Berechnungseigenschaften undder Komplexitätsquellen in den Formalismen erfordert, besteht das zweite Hauptziel in einer gründlichen Studie der Berechnugskomplexität der hybriden Formalismen. Dies involviert auch die Klärung der Beziehungen der Formalismen hinsichtlich deren Ausdrucksstärke im Detail; dies ergibt das dritte Hauptziel. Die erwarteten Resultate des Projekts sind ein klares Bild der semantischen und computationalen Eigenschaften ausgewählter hybrider Formalismen im Detail, von deren Beziehungen und Möglichkeiten, sowie neue Techniken und Methoden für das Schließen in hybriden Wissensbasen die den State-of-the-at vorantreiben.

Beschreibungslogiken (Description Logics, DLs) sind ein Standardformalismus zur Repräsentation von Ontologien geworden. Letztere sind Konzeptualisierungen beziehungsweise reichhaltigere Datenmodelle zur Beschreibung von Bereichen in einem Anwendungsgebiet wie zum Beispiel Unternehmensmodellierung, Biomedizin oder Sicherheit. Insbesondere sind im Kontext des Semantic Web DL-Ontologien durch die Web Ontology Language (OWL) ein formaler Standard zur Beschreibung der Semantik von komplexen Webinhalten und -ressourcen, mittels der ein automatischer Datenzugriff für Computer gewährleistet werden kann bei dem diese den Inhalt bzw. die Bedeutung der Daten verstehen können. Getrieben von der Notwendigkeit, Beschränkungen von DLs zu überwinden und sie in Anwendungsprogramme integrieren zu können, sind Forschungen zu Tools und Methoden angestoßen worden, um den Zugang zu DL-Ontologien durch Abfragesprachen in deklarativer Form wie zu Datenbanken zu ermöglichen, und um DLs mit anderen Formalismen zur Wissensrepräsentation zu verbinden. Am wichtigsten sind hier Regelsprachen, die eine dominante Rolle in Datenbanken spielen, vor allem als Abfragesprachen mit größerer Mächtigkeit als Standardsprachen wie SQL, aber auch und vor allem in der Künstlichen Intelligenz, wo elaborierte Regelsprachen als Werkzeuge zur deklarativen Problemlösung Verwendung finden. Für hybride Wissensbasen, die aus einem Ontologie- und einem Regelteil bestehen, waren viele Fragen zur Semantik, zur Beziehung verschiedener Formalisierungen untereinander und auch zur Berechnung von Abfrageergebnissen, die sich natürlicher Weise ergeben unbeantwortet. Das gegenständliche Projekt hat diese Fragen aufgegriffen und eine Reihe von Resultaten erzielt. Erstens wurde ein klares Verständnis der Beziehung verschiedener Vorschläge zur Realisierung hybrider Wissensbasen gewonnen, insofern als die relative Ausdrucksstärke (was kann in dem einen Formalismus ausgedrückt werden aber nicht im anderen) und mögliche Einbettungen (mittels der hybride Wissensbasen des einen Formalismus in äquivalente hybride Wissensbasen eines anderen Formalismus transformiert werden können) geklärt wurde. Zweitens wurden die Berechnungskosten für die Auswertung von Abfragen und die Modellbildung in einigen Formalismen für hybride Wissensbasen charakterisiert, mit besonderer Berücksichtigung von SQL-artigen Abfragen (sogenannte conjunctive queries), die eine Basis für den Zugriff auf Ontologien in Anwendungen bilden. Diese Charakterisierungen zeichnen ein Bild der Berechnungsnatur und von Komplexitätsquellen, das die Entwicklung von neuen Abfrageverfahren und Algorithmen geleitet hat, die zu einen signifikantem Fortschritt geführt haben. Eine Auswahl davon ist unter weiteren Optimierungen in experimentellen Prototypen implementiert worden, die in Anwendungskontexten wie Unternehmensmodellierung und semantik-basierte Routenplanung erkundet wurden.