125 research outputs found

    Ontology-Mediated Querying with Horn Description Logics

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    An ontology-mediated query (OMQ) consists of a database query paired with an ontology. When evaluated on a database, an OMQ returns not only the answers that are already in the database, but also those answers that can be obtained via logical reasoning using rules from ontology. There are many open questions regarding the complexities of problems related to OMQs. Motivated by the use of ontologies in practice, new reasoning problems which have never been considered in the context of ontologies become relevant, since they can improve the usability of ontology enriched systems. This thesis deals with various reasoning problems that occur when working with OMQs and it investigates the computational complexity of these problems. We focus on ontologies formulated in Horn description logics, which are a popular choice for ontologies in practice

    Scenarios for Description Logic

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    Description logics form a family of knowledge representation languages for modeling ontologies. Model-finding is a technique for analyzing a first-order theory T by constructing and querying the models of T. This project develops a translation from description logic theories to first-order theories, enabling the use of the Razor model-finder. We provide an implementation of the translation algorithm, and a proof of correctness of the algorithm. As a case study, we explore a sample role-based access control policy formalized in description logic and show how to reason about using Razor

    Semantic Modelling of Control Logic in Automation Systems - Knowledge-Based Support of the Engineering and Operation of Control Logic in Building and Industrial Automation Systems

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    Automatisierungssysteme schaffen in vielen Bereichen die Grundlagen, auf denen heutige, moderne Industriegesellschaften basieren. Obwohl in der Vergangenheit wichtige Errungenschaften in der Forschung zur Automatisierungstechnik erreicht wurden, bestehen weiterhin Herausforderungen bezĂŒglich des Engineerings und des Betriebs von Automatisierungssystemen, die die Nutzung und den Einsatz dieser Systeme erschweren. Als GrĂŒnde fĂŒr diese Probleme sind die KomplexitĂ€t dieser Systeme durch ihre schiere Grö{\ss}e und ihre KomplexitĂ€t aufgrund der Kombination von cyber und physikalischen Komponenten zu nennen. Des Weiteren fĂŒhrt der zunehmende Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien zu einer weiteren Verflechtung dieser System ĂŒber ihre bisherigen, hierarchischen Strukturen hinaus und damit zu einer weiteren Zunahme der KomplexitĂ€t. Eine weitere Herausforderung ist, dass fĂŒr ein reibungsloses Engineering und einen reibungslosen Betrieb dieser Systeme eine Vielzahl von Beteiligten aus unterschiedlichen Fachdisziplinen zusammenarbeiten mĂŒssen. Dies wird durch die HeterogenitĂ€t der eingesetzten Softwarewerkzeuge und Datenformate erschwert, die einen automatisierten Austausch von Wissen behindern. Folglich besteht ein dringender Bedarf an Methoden, die die wissensintensiven Aufgaben in Zusammenhang mit dem Engineering und dem Betrieb von Automatisierungssystemen im Kontext heterogener Softwarewerkzeuge und Datenformate unterstĂŒtzen und, als Antwort auf die KomplexitĂ€tszunahme, automatisieren. Eine Voraussetzung fĂŒr die Entwicklung solcher Methoden ist die formale ReprĂ€sentation von DomĂ€nenwissen mit Hilfe eines Modells. Die Analyse des Stands der Technik in dieser Arbeit zeigt, dass kein Ansatz existiert der es erlaubt einen wesentlichen Bestandteil der DomĂ€ne Automatisierungssystem, die DomĂ€nen Regelung und Steuerung und Regelungslogik, explizit zu beschreiben und dieses Wissen mit angrenzenden DomĂ€nen zu vernetzen. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit besteht in der Vorstellung eines neuartigen, semantischen Modells, dass es erlaubt, sowohl Wissen der DomĂ€nen Regelung und Steuerung, als auch der DomĂ€ne Regelungslogik explizit und formal zu beschreiben. ZusĂ€tzlich ist es nun erstmals möglich dieses Wissen mit angrenzendem DomĂ€nenwissen, wie zum Beispiel aus dem Maschinenbau oder der Elektrotechnik, zu vernetzen. Das Modell wird unabhĂ€ngig von der Implementierung in der Unified Modeling Language spezifiziert und mit Hilfe von Semantic Web Technologien implementiert. Das Modell ist in zwei Schichten aufgebaut. Auf der oberen Ebene wird allgemeines Wissen der DomĂ€ne Regelung und Steuerung modelliert, dass, wie in der Arbeit demonstriert, leicht mit angrenzenden DomĂ€nen verbunden werden kann. Auf der unteren Ebene wird das allgemeine Wissen der DomĂ€ne Regelung und Steuerung, um die DomĂ€ne der Regelungslogik erweitert und fĂŒr die jeweilige Regelungslogik explizit spezifiziert. Zur Validierung des Modells wird in zwei separaten Fallstudien evaluiert, ob es das notwendige Wissen fĂŒr zwei neuartige wissensbasierte Methoden reprĂ€sentieren kann. In der ersten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur Verbesserung des Betriebs von Automatisierungssystemen in GebĂ€uden prototypisch umgesetzt und getestet. Dabei ermöglicht das entwickelte Modell Faktenwissen, das aus dem Engineering der Regelungslogik gewonnen wurde, formal zu beschreiben. Dieses Wissen wird dann genutzt, um automatisiert Regeln zu instanziieren, die es ermöglichen automatisiert zu ĂŒberprĂŒfen, ob die tatsĂ€chlich implementierte Regelungslogik sich im Betrieb genauso verhĂ€lt wie ursprĂŒnglich entworfen. In der zweiten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur UnterstĂŒtzung des Engineerings von industriellen Automatisierungssystemen vorgestellt. Hier wird gezeigt, dass, basierend auf dem neuen Modell, die gleichzeitige formale Verifikation von verschiedenen Regelungsverfahren und die gleichzeitige formale Verifikation von Regelungsverfahren und Wissen ĂŒber die automatisierte Anlage möglich ist. ZusĂ€tzlich, wird gezeigt, dass die Methode inkrementelle Aktualisierungen des Faktenwissens ermöglicht und ein bidirektionaler Austausch von Fallwissen zwischen dem ursprĂŒnglichen Format und der Wissensbasis möglich ist. Durch die Schaffung des neuen Modells ist nun die Möglichkeit gegeben formal und explizit Wissen der DomĂ€nen Regelung und Steuerung, sowie Regelungslogik zu beschreiben. Basierend auf diesem Modell werden zwei neuartige, wissensbasierte Methoden vorgestellt, die es ermöglichen das Engineering und den Betrieb von Automatisierungssystemen zu vereinfachen und zu verbessern

    Non-Monotonic Ontology-based Abstractions of Data Services

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    In Ontology-Based Data Access (OBDA), a domain ontology is linked to the data sources of an organization in order to query, integrate and manage data through the concepts and relations of the domain of interest, thus abstracting from the structure and the implementation details of the data layer. While the great majority of contributions in OBDA in the last decade have been concerned with the issue of computing the answers of queries expressed over the ontology, recent papers address a different problem, namely the one of providing suitable abstractions of data services, i.e., characterizing or explaining the semantics of queries over the sources in terms of queries over the domain ontology. Current works on this subject are based on expressing abstractions in terms of unions of conjunctive queries (UCQs). In this paper we advocate the use of a non-monotonic language for this task. As a first contribution, we present a simple extension of UCQs with nonmonotonic features, and show that non-monotonicity provides more expressive power in characterizing the semantics of data services. A second contribution is to prove that, similarly to the case of monotonic abstractions, depending on the expressive power of the languages used to specify the various components of the OBDA system, there are cases where neither perfect nor approximated abstractions exist for a given data service. As a third contribution, we single out interesting special cases where the existence of abstractions is guaranteed, and we present algorithms for computing such abstractions in these cases

    State-of-the-art on evolution and reactivity

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    This report starts by, in Chapter 1, outlining aspects of querying and updating resources on the Web and on the Semantic Web, including the development of query and update languages to be carried out within the Rewerse project. From this outline, it becomes clear that several existing research areas and topics are of interest for this work in Rewerse. In the remainder of this report we further present state of the art surveys in a selection of such areas and topics. More precisely: in Chapter 2 we give an overview of logics for reasoning about state change and updates; Chapter 3 is devoted to briefly describing existing update languages for the Web, and also for updating logic programs; in Chapter 4 event-condition-action rules, both in the context of active database systems and in the context of semistructured data, are surveyed; in Chapter 5 we give an overview of some relevant rule-based agents frameworks

    Knowledge-Based Design Patterns for Detailed Ship Structural Design

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    For detailed ship structural design standardization is a means to ensure a consistent build quality and to reduce design costs. With standards expressed electronically and using a knowledge-based approach, a rule-based system for the automatic design of standardized structural details is presented. For selected problems the corresponding rule formulations are developed; more advanced design tasks are solved by a bottom-up approach. As a result, the automatic, standards compliant design and validation is achieved, hence ensuring consistency as well as reducing the probability of design errors

    Maintaining Structured Experiences for Robots via Human Demonstrations: An Architecture To Convey Long-Term Robot\u2019s Beliefs

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    This PhD thesis presents an architecture for structuring experiences, learned through demonstrations, in a robot memory. To test our architecture, we consider a specific application where a robot learns how objects are spatially arranged in a tabletop scenario. We use this application as a mean to present a few software development guidelines for building architecture for similar scenarios, where a robot is able to interact with a user through a qualitative shared knowledge stored in its memory. In particular, the thesis proposes a novel technique for deploying ontologies in a robotic architecture based on semantic interfaces. To better support those interfaces, it also presents general-purpose tools especially designed for an iterative development process, which is suitable for Human-Robot Interaction scenarios. We considered ourselves at the beginning of the first iteration of the design process, and our objective was to build a flexible architecture through which evaluate different heuristic during further development iterations. Our architecture is based on a novel algorithm performing a oneshot structured learning based on logic formalism. We used a fuzzy ontology for dealing with uncertain environments, and we integrated the algorithm in the architecture based on a specific semantic interface. The algorithm is used for building experience graphs encoded in the robot\u2019s memory that can be used for recognising and associating situations after a knowledge bootstrapping phase. During this phase, a user is supposed to teach and supervise the beliefs of the robot through multimodal, not physical, interactions. We used the algorithm to implement a cognitive like memory involving the encoding, storing, retrieving, consolidating, and forgetting behaviours, and we showed that our flexible design pattern could be used for building architectures where contextualised memories are managed with different purposes, i.e. they contains representation of the same experience encoded with different semantics. The proposed architecture has the main purposes of generating and maintaining knowledge in memory, but it can be directly interfaced with perceiving and acting components if they provide, or require, symbolical knowledge. With the purposes of showing the type of data considered as inputs and outputs in our tests, this thesis also presents components to evaluate point clouds, engage dialogues, perform late data fusion and simulate the search of a target position. Nevertheless, our design pattern is not meant to be coupled only with those components, which indeed have a large room of improvement
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