Storing and Querying Ontologies in Logic Databases

The intersection of Description Logic inspired ontology languages with Logic Programs has been recently analyzed in [GHVD03]. The resulting language, called Description Logic Programs, covers RDF Schema and a notable portion of OWL Lite. However, the proposed mapping in [GHVD03] from the corresponding OWL fragment into Logic Programs has shown scalability as well as representational de�cits within our experiments and analysis. In this paper we propose an alternative mapping resulting in lower computational complexity and more representational exibility. We also present benchmarking results for both mappings with ontologies of di�erent size and complexity

Transformation-Based Bottom-Up Computation of the Well-Founded Model

We present a framework for expressing bottom-up algorithms to compute the well-founded model of non-disjunctive logic programs. Our method is based on the notion of conditional facts and elementary program transformations studied by Brass and Dix for disjunctive programs. However, even if we restrict their framework to nondisjunctive programs, their residual program can grow to exponential size, whereas for function-free programs our program remainder is always polynomial in the size of the extensional database (EDB). We show that particular orderings of our transformations (we call them strategies) correspond to well-known computational methods like the alternating fixpoint approach, the well-founded magic sets method and the magic alternating fixpoint procedure. However, due to the confluence of our calculi, we come up with computations of the well-founded model that are provably better than these methods. In contrast to other approaches, our transformation method treats magic set transformed programs correctly, i.e. it always computes a relevant part of the well-founded model of the original program.Comment: 43 pages, 3 figure

DES: un recurso para el aprendizaje de bases de datos deductivas

En este artículo se presenta DES (Datalog Educational System), un sistema con el que se pueden transmitir los conceptos fundamentales de las bases de datos deductivas con Datalog como lenguaje de acceso a datos. Además, dado que está implementado en Prolog, los estudiantes que conozcan este lenguaje pueden estudiar su implementación en cursos más avanzados. El motivo de su desarrollo pareció evidente en su momento al no existir un sistema de uso fácil y multiplataforma. El sistema incorpora recursión no lineal (a diferencia de SQL) y negación estratificada. Se puede usar tanto desde un intérprete Prolog (por lo tanto, sobre cualquier plataforma hardware/ software que admita tal intérprete) como desde ejecutables para Windows, Linux y Unix. El sistema se distribuye desde Sourceforge bajo licencia GPL, y su código es abierto y gratuito. Ha suscitado interés en la comunidad docente e investigadora internacional desde la publicación de su primera versión en el año 2003, y se publican nuevas versiones anualmente

Datalog: Bases de datos Deductivas

Este artículo muestra un breve estudio sobre Datalog, el cual es considerado como una  extensión de Prolog que es uno de los sofware más utilizados en la inteligencia artificial. Sistemas importantes como SWI-Prolog[22], Ciao Prolog[4], Sictus-Prolog[20], han sido compiladores utilizados para hacer uso de la funcionalidad del lenguaje lógico para bases de datos deductivas y han logrado la implementación de consultas recursivas  sobre las bases de datos relacionales. En este estudio también se presentan conceptos básicos de Datalog, así como algunos sistemas que se han desarrollado para trabajar con este lenguaje.Palabra(s) Clave(s): Programación lógica, Prolog, Datalog

ULTRA - A Logic Transaction Programming Language

Rule-based language for the specification of complex database updates and transactions. Formal treatment of the syntax and the declarative semanticsRegelbasierte Sprache zur Spezifikation komplexer Datenbank-Operationen und Transaktionen. Formle Behandlung von Syntax und deklarativer Semantik

Deduktiv unterstützte Rekonstruktion biologischer Netzwerke aus flexibel analysierten Textdaten

Wallmeyer T. Deduktiv unterstützte Rekonstruktion biologischer Netzwerke aus flexibel analysierten Textdaten. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2016

Engineering wissensbasierter Navigation und Steuerung autonom-mobiler Systeme

Die autonome Steuerung mobiler, technischer Systeme in nicht exakt vorherbestimmbaren Situationen erfordert Methoden der autonomen Entscheidungsfindung, um ein planvolles, zielgerichtetes Agieren und Reagieren unter Echtzeitbedingungen realisieren zu können. Während mittels mathematischer Formeln Basisverhalten, wie beispielsweise in einer Geradeausbewegung, einer Drehung, bei einem Abbremsen, und in Gefahrenmomenten schnelle Reaktionen, berechnet werden, benötigt man auf der anderen Seite ein Regelsystem, um darüber hinaus "intelligentes", d.h. situationsangepaßtes Verhalten zu produzieren und gleichzeitig im Hinblick auf ein Missionsziel planvoll agieren zu können. Derartige Regelsysteme müssen sich auf einer abstrakten Ebene formulieren lassen, sollen sie vom Menschen problemlos entwickelbar, leicht modifizierbarund gut verifizierbar bleiben. Eine aufgrund ihres Konzeptes geeignete Programmierwelt ist die Logikprogrammierung. Ziel der Logikprogrammierung ist es weniger, Arbeitsabläufe zu beschreiben, als vielmehr Wissen in Form von Fakten zu spezifizieren und mit Hilfe von Regeln Schlußfolgerungen aus diesen Fakten ziehen zu können. Die klassische Logikprogrammierung ist jedoch aufgrund ihres Auswertungsmechanismus der SLD-Resolution (linear resolution with selected function for definite clauses) zu langsam für die Anwendung bei Echtzeitsystemen. Auch parallele Sprachformen, die ebenfalls mit SLD-Resolution arbeiten, erreichen beim Einsatz auf (von Neumann-) Mehrprozessorsystemen bislang nicht die notwendige Effizienz. Das Anwendungsgebiet der deduktiven Datenbanken hat im Vergleich dazu durch Bottom-Up Techniken einen anderen Auswertungsansatz mit deutlich höherer Effizienz geliefert. Viele dort auftretenden Probleme können jedoch nur durch die Integration anforderungsgetriebener Abarbeitung gelöst werden. Auf der anderen Seite stellen Datenflußrechnerarchitekturen aufgrund der automatisierten Ausbeutung feinkörniger Parallelität einen hervorragenden Ansatz der Parallelverarbeitung dar. Bei Datenflußrechnerarchitekturen handelt es sich um (Mehrprozessor-) Systeme, deren datengetriebener Abarbeitungsmechanismus sich grundlegend vom weit verbreiteten kontrollflußgesteuerten von Neumann-Prinzip unterscheidet.Überlegungen zur Struktur von Steuerungssystemen werden ergeben, daß es mittels Ansätzen aus dem Gebiet der deduktiven Datenbanken möglich ist, ein für diese Aufgabenstellung neuartiges, ausschließlich datengetriebenes Auswertungsmodell zu generieren. Dabei vermeidet es Probleme, die bei Bottom-Up Verfahren auftreten können, wie z.B. das Auftreten unendlicher Wertemengen und die späte Einschränkung auf relevante Werte, ohne gleichzeitig die Stratifizierung von Programmen zu gefährden. Ergebnis der Arbeit ist eine anwendungsbezogene, problemorientierte Entwicklungsumgebung, die einerseits die Entwicklung und Verifikation der Spezifikation mit existierenden Werkzeugen erlaubt und andererseits die effiziente, parallele Ausführung auf geeigneten Rechensystemen ermöglicht. Zusätzlich wird die Voraussetzung geschaffen, verschiedene weitere, für die Steuerung autonomer Systeme unverzichtbare Komponenten in das Abarbeitungsmodell zu integrieren. Simulationsergebnisse werden belegen, daß das vorgestellte Berechnungsmodell bezüglich realer Anwendungsbeispiele bereits in einer Monoprozessorversion Echtzeitbedingungen genügt. Damit ist die Voraussetzung für die Ausführung zukünftiger, weitaus komplexerer Steuerungsprobleme, ggf. auf Mehrprozessorsystemen, in Echtzeit geschaffen

The deductive database system LOLA

The LOLA system has been designed as the query answering component of a deductive database system and integrates ideas from logic programming and relational query processing. LOLA is based on a clausal logic programming language with function symbols, negation, grouping and aggregation, special predicate

AMOS: A Natural Language Parser Implemented As A Deductive Database In LOLA

In this paper we present the set-oriented bottom-up parsing system AMOS which is a major application of the deductive database system LOLA. AMOS supports the morpho-syntactical analysis of old Hebrew and has now been operationally used by linguists for a couple of years. The system allows the declarative specification of Definite Clause Grammar rules. Due to the set-oriented bottom-up evaluation strategy of LOLA it is particularly well suited to the analysis of language ambiguities

PARSER IMPLEMENTED AS A DEDUCTIVE DATABASE IN LOLA ABSTRACT

In this paper we present the set-oriented bottom-up parsing system AMOS which is a major application of the deductive database system LOLA. AMOS supports the morpho-syntactical analysis of old Hebrew and has now been operationally used by linguists for a couple of years. The system allows the declarative specification of Definite Clause Grammar rules. Due to the set-oriented bottom-up evaluation strategy of LOLA it is particularly well suited to the analysis of language ambiguities.