Wissensbasierte Informationsverarbeitung in verteilten, komplexen Anwendungsdomänen mit Hilfe dezentraler Systemarchitekturen und verteilter Wissensmodelle

• Applicant: Professor Dr. Heiner Stuckenschmidt
• Subject Area: Security and Dependability, Operating-, Communication- and Distributed Systems
• Term: from 2006 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 18345852

• Final Report Year: 2013

Final Report Abstract

Das Projekt widmete sich der Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Unterstützung der verteilten Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Die verteilte Repräsentation von Wissen entsteht entweder durch Aufteilung einer vorhandenen Wissensbasis oder durch die Integration von verschiedenen Wissensbasen. Für die Integration von Wissensbasen wurde eine Repräsentation entwickelt, mit der auch die existierenden Unsicherheiten über Zusammenhänge zwischen den Wissensbasen adäquat ausgedrückt werden können. Weiterhin wurde eine Methode entwickelt, die aus einer Menge von unsicheren Axiomen (wie z.B. Abbildungen zwischen Wissensbasen) mit Hilfe des gegebenen Wissens eine konsistente Menge von höchstwahrscheinlich korrekten Axiomen herausfiltert. Die bestehenden Verfahren zur Erzeugung von Abbildungen konnten dadurch deutlich verbessert werden. Im Gegensatz zu bisher üblichen Verfahren wird ein garantiert konsistentes verteiltes Modell erzeugt. Für die Aufteilung einer existierenden Wissensbasis in ein verteiltes Modell wurden Partitionierungsmethoden entwickelt. Das entwickelte Partitionierungstool hat gegenüber anderen Verfahren den Vorteil, dass die Größe der generierten Partitionen ausgeglichener ist. Wesentliche Grundlage der verteilten Wissensverarbeitung ist die Inferenz von ableitbarem Wissen. Damit Inferenz auch für große Wissensnetze möglich ist, sollten die verwendeten Inferenzmethoden parallel auf mehreren Rechnern ausgeführt werden. Daher wurde eine verteilte Inferenzmethode entwickelt und implementiert. Die entwickelte Methode verteilt die Berechnung auf weitgehend unabhängige Prozesse, die zum Beispiel auf einem Rechnercluster ausgeführt werden können. Im Vergleich zur zentralen Berechnung wurde die Bearbeitungszeit dadurch erheblich reduziert.

Publications

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  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
  
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  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
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  Anne Schlicht
  
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  Andrea Call, Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
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  Mathieu d'Aquin, Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt, Marta Sabou
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  Christian Meilicke, Heiner Stuckenschmidt, Andrei Tamilin
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  (See online at https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01907-4_9)
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  Andrea Call, Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
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  Jerme Euzenat, Alfio Ferrara, Christian Meilicke, Andriy Nikolov, Juan Pane, Francois Scharffe, Pavel Shvaiko, Heiner Stuckenschmidt, Ondrej Svab-Zamazal, Vojtech Svatek, Cassia Trojahn
  
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  Christian Meilicke
  
• Results of the ontology alignment evaluation initiative 2011. In: Proceedings of the 6th International Workshop on Ontology Matching (0M-2ÖH) in conjunction with the Intemational Semantic Web Conference (ISWC 2011), Vol.814.2011, CEUR-WS.
  Jerome Euzenat, Alfio Ferrara, Willem Roben van Hage, Laura Hollink, Christian Meilicke. Andriy Nikolov, Dominique Ritze. Francois Scharffe, Pavel Shvaiko, Heiner Stuckenschmidt, Ondrej Svab-Zamazal, Cassia Trojahn
  
• Tightly Integrated Probabilistic Description Logic Programs for Representing Ontology Mappings. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol. 63. 2011, Issue 3-4, pp. 385-425.
  Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
  (See online at https://dx.doi.org/10.1007/s10472-012-9280-3)
• Scaling Up Description Logic Reasoning by Distributed Resolution. Mannheim, Universität Mannheim, Dissertation, 2012.
  Anne Schlicht