ATOME : a blackboard architecture with temporal and hypothetical reasoning

To cope with high level AI-based applications as signal understanding, process control or decision making, an AI system must take into account various knowledge sources and reasoning schemes. In this paper, we propose a blackboard-based architecture which achieves opportunism and efficiency while controlling multiple knowledge sources. In addition it integrates temporal and hypothetical reasoning to deal with applications evolving in time, and manipulating noisy or errorfull information

Software Quality Objectives for Source Code

International audienceThe MathWorks - Renault SA - PSA Peugeot Citroën - Delphi Diesel System - Valeo group wrote together a code quality standard from scratch. This document describes how the code standard places the proof of absence of run-time errors at the centre of its software quality model. It details how the following elements of the quality model co-exist together with the supplier code life cycle: MISRA-C coding standard, the absence of run-time errors and some code complexity metrics. Additionally, this document describes how the Automotive manufacturers and the suppliers have to agree on and achieve different Software Quality Objectives according to the code life cycle stage and the safety aspects of the application.Finally, the document illustrates that standard with the PolySpace product and details how the product can help both the automotive manufacturer and the supplier working with this standard

Le raisonnement en intelligence artificielle

International audienceFruit d'un travail d'enseignement et de recherche mené au Centre de Recherche en Informatique de Nancy (CRIN-CNRS/INRIA-Lorraine), cet ouvrage constitue l'une des premières présentations unifiées des divers modèles, techniques et architectures de raisonnement qui interviennent dans les systèmes à bases de connaissances.Après une introduction au domaine des systèmes à bases de connaissances dans le cadre général de l'intelligence Artificielle, ou I.A., les auteurs abordent la logique mathématique et ses liens avec le raisonnement, le raisonnement approximatif et incertain et les ensembles flous. Ils se consacrent ensuite au problème du temps dans les raisonnements et aux raisonnements hypothétique, qualitatif, par classification et analogique. Le dernier chapitre porte sur le raisonnement multi-agents dans le cadre de l'IA distribuée et prête une attention toute particulière au modèle de tableau noir.Constituant une référence précieuse pour comprendre et mettre en oeuvre les raisonnements nécessaires aux systèmes d'I.A. d'aujourd'hui et de demain, ce livre s'adresse aussi bien à l'ingénieur et au chef de projets amenés à développer de tels systèmes qu'au chercheur en I.A., à l'enseignant et à l'étudiant, de maîtrise ou de troisième cycle

Le raisonnement en intelligence artificielle

International audienceFruit d'un travail d'enseignement et de recherche mené au Centre de Recherche en Informatique de Nancy (CRIN-CNRS/INRIA-Lorraine), cet ouvrage constitue l'une des premières présentations unifiées des divers modèles, techniques et architectures de raisonnement qui interviennent dans les systèmes à bases de connaissances.Après une introduction au domaine des systèmes à bases de connaissances dans le cadre général de l'intelligence Artificielle, ou I.A., les auteurs abordent la logique mathématique et ses liens avec le raisonnement, le raisonnement approximatif et incertain et les ensembles flous. Ils se consacrent ensuite au problème du temps dans les raisonnements et aux raisonnements hypothétique, qualitatif, par classification et analogique. Le dernier chapitre porte sur le raisonnement multi-agents dans le cadre de l'IA distribuée et prête une attention toute particulière au modèle de tableau noir.Constituant une référence précieuse pour comprendre et mettre en oeuvre les raisonnements nécessaires aux systèmes d'I.A. d'aujourd'hui et de demain, ce livre s'adresse aussi bien à l'ingénieur et au chef de projets amenés à développer de tels systèmes qu'au chercheur en I.A., à l'enseignant et à l'étudiant, de maîtrise ou de troisième cycle

ATOME : a blackboard architecture with temporal and hypothetical reasoning

SIGLECNRS 14802 E / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Comparison of unsupervised machine-learning methods to identify metabolomic signatures in patients with localized breast cancer

International audienc