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From: brzoska@ira.uka.de (Christoph Brzoska)
To: mod-ki@unido.informatik.uni-dortmund.de
Date: Thu, 20 Jun 91 17:47:08 MET DST
Subject: <mod-ki 0730> Informationen ueber den SFB 314
Keywords: Forschungsprogramme, Forschungsprojekte, Szene

mod-ki message 0730
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Sonderforschungsbereich 314
Kuenstliche Intelligenz - Wissensbasierte Systeme

Einleitung

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft mit einem Umsatz von  rund  1.2 Mia.
DM im Jahr hat drei grosse Verfahren zur  Foerderung  der  Wissenschaft:
das  "Normalverfahren"  in  dessen  Rahmen  jeder  Forscher  mit   einer
abgeschlossenen Ausbildung einen Antrag stellen kann, der dann  von  den
gewaehlten Gutachtern begutachtet wird; das "Schwerpunktsverfahren", das
auf Antrag einer Gruppe von  Wissenschaftlern  dann  eingerichtet  wird,
wenn die koordinierte Foerderung fuer das betroffene Wissenschaftsgebiet
Gewinn verspricht; die "Sonderforschungsbereiche", die langfristige,  in
der   Regel   auf   die   Dauer   von   12  bis  15   Jahren   angelegte
Forschungseinrichtungen sind. Ein SFB ist eingeteilt in Projektbereiche,
er hat einen Sprecher und stellvertretende Sprecher nach  Bedarf.  Jeder
SFB wird alle drei Jahre begutachtet. Eine  solche  Begutachtung  dauert
zwei Tage und zu ihrer Vorbereitung wird ein  umfangreicher  Antragsband
fuer die kommenden drei Jahre  sowie  ein  nicht  weniger  umfangreicher
Arbeits-  und  Ergebnisbericht  fuer  die  zurueckliegenden  drei  Jahre
herausgegeben. Weitere Einzelheiten ueber die  Foerderungsverfahren  und
andere wichtige Details ueber die Arbeit der DFG koennen  dem  jaehrlich
herausgegebenen "Taetigkeitsbericht" der DFG entnommen werden.

Der SFB 314 begann nach etwa eineinhalb Jahren Vorbereitung seine Arbeit
am 1.1.85. Es soll aber hier nicht nur  die  Foerderung  durch  die  DFG
genannt werden, sondern es  muss  betont  werden,  dass  der  SFB  seine
Ausstattung massgeblich den Sondermitteln  zu  verdanken  hat,  die  der
Bundesminister fuer Forschung und Technologie der DFG  fuer  die  Zwecke
der Grundlagenforschung in der Informatik  zur  Verfuegung  stellte.  Am
Sonderforschungsbereich beteiligen sich  die  Universitaeten  Karlsruhe,
Kaiserslautern und  Saarbruecken,  sowie  das  Fraunhofer-Institut  fuer
Informations- und Datenverarbeitung in Karlsruhe.

   Erste  Foerderungsperiode: 1.1.85 - 31.12.87, 
   Zweite Foerderungsperiode: 1.1.88 - 31.12.90, 
   Dritte Foerderungsperiode: 1.1.91 - 31.12.93. 

Nachfolgend  werden  die  beteiligten  Wissenschaftler,  Institute   und
Institutionen und dann eine Kurzdarstellung aller Projekte  aufgefuehrt.

Beteiligte Institute:

Universitaet Karlsruhe
   Institut fuer Logik, Komplexitaet und Deduktionssysteme
      (Prof. Dr. P. Deussen, Sprecher, Prof. Dr. P. H. Schmitt)
   Institut fuer Algorithmen und kognitive Systeme
      (Prof. Dr. H.-H. Nagel)
   Institut fuer Programmstrukturen und Datenorganisation
      (Prof. Dr. P. C. Lockemann)
   Institut fuer Prozessrechentechnik und Robotik
      (Prof. Dr. U. Rembold, Prof. Dr. R. Dillmann)
   Institut fuer Werkzeugmaschinen und Betriebstechnik
      (Prof. Dr. J. Schmidt, Prof. Dr. H. Weule)

   Fraunhofer-Institut fuer Informations- und Datenverarbeitung (IITB),
   Karlsruhe
      (Prof. Dr. H.-H. Nagel, Prof. Dr. H. Steusloff, Prof.Dr. M. Syrbe)

Universitaet Kaiserslautern
   Fachbereich Informatik 
      (Prof. Dr. W. Avenhaus, stellvertretender Sprecher: Prof. Dr. K.
       Madlener, Prof. Dr. M. M. Richter, Prof. Dr. J. H. Siekmann,)

Universitaet Saarbruecken
   Fachbereich Informatik
      (stellvertretender Sprecher: Prof. Dr. W. Wahlster)
   Fachrichtung Computerlinguistik
      (Prof. Dr. H. Uszkoreit)

Adresse des Sprechers:
   Prof. Dr. P. Deussen
   Institut fuer Logik, Komplexitaet und Deduktionssysteme
   Universitaet Karlsruhe
   Postfach 6980
   D-7500 Karlsruhe 1	

   Telephon:    (0721) 608-3975
   Fax:         (0721) 69 77 60
   Teletex:     721166=UNIKar
   Netzadresse: deussen@ira.uka.de

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P R O J E K T E

V1: Schnittstelle zu hoeheren Abstraktionsstufen bei der Auswertung von
    Bildfolgen
    (Prof. Dr. H.-H. Nagel, Dr. W. Enkelmann, U Karlsruhe und FhG-IITB)

Eine mit  einer  Videokamera  aufgezeichnete  Bildfolge  ist  durch  ein
Bildauswertesystem  so  zu  analysieren,  dass  die  dabei   ermittelten
Beschreibungen mit Hilfe eines sprachverstehenden Systems in natuerliche
Sprache  umgesetzt  werden  koennen.  Die  Untersuchung  der  weiter  zu
entwickelnden Algorithmen erfolgt zum  einen  an  Strassenverkehrsszenen
und  zum  anderen  an  Ausschnitten  von  Fussballspielen.  Dabei   wird
besonderes Gewicht  auf  die  Bewegungserkennung  nicht-starrer  Koerper
(z.B. Fussgaenger, Radfahrer) gelegt:

 * Modellierung sowohl der Gestalt als auch der  Bewegungen  solcher  in
   der 3D-Szene auftretenden nicht-starren Koerper,
 * Entwicklung wissensbasierter Ansaetze zur  Bewegungserkennung  dieser
   nicht-starren Koerper mit  dem  Ziel,  3D-Informationen  ueber  deren
   Bewegungsablaeufe aus Bildern abzuleiten,
 * Kopplung   des   Bildauswertesystems   im   Projekt   V1   mit    dem
   natuerlichsprachlichen System VITRA in Projekt N2.

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V2: Navigation eines mobilen Roboters auf der Grundlage von
    Maschinensehen
    (Prof. Dr. H.-H. Nagel, U Karlsruhe und FhG-IITB)

In Zusammenarbeit mit den  Teilprojekten  R1  und  R2  werden  Verfahren
entwickelt, die den mobilen Roboter der Universitaet Karlsruhe KAMRO mit
Hilfe von Videokameras befaehigen sollen:

 * in einer industriellen Umgebung selbstaendig und  omnidirektional  zu
   navigieren, indem Merkmale der Umgebung  automatisch  extrahiert  und
   mit einer eingelernten Umgebungsbeschreibung verglichen werden,
 * Hindernisse in der Fahrspur des Roboters zu erkennen und zu umgehen
 * auf kritische Situationen wie Verdeckungen oder Mangel an dem,
   Roboter bekannten Merkmalen in seinem Sichtfeld reagieren zu koennen.

Zur Loesung der ersten Teilaufgabe wird  ein  Schlitten-Stereo-Verfahren
eingesetzt, mit dem die Positionen der gelernten  Landmarken  bezueglich
eines roboterfesten Koordinatensystems ermittelt werden.  Danach  werden
die  Korrespondenzen  zwischen  der  durch  Bildauswertung   ermittelten
Konfiguration von  Landmarken  und  den  in  der  Weltkarte  enthaltenen
Landmarken hergestellt und schliesslich die  Position  des  Roboters  im
Raum  ermittelt.  In  der  kommenden  Entwicklungsphase  soll  auf   ein
Zwei-Kamera-Stereo-Verfahren  mit  variabler  Basislaenge  uebergegangen
werden, mit dem die fortlaufende Bestimmung der  Roboterlage  angestrebt
wird, so dass das Sichtsystem in  den  Navigationsregelkreis  des  KAMRO
(vgl. R1) integriert werden kann.

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D2: TICS: Inferenzen in kommunizierenden Systemen
    (Prof. Dr. J. H. Siekmann, Dr. H. J. Ohlbach, U Kaiserslautern)

Im  Projekt  TICS  sollen  fuer  kommunizierende  Systeme  bzw.  Agenten
logische   Methoden   entwickelt    werden,   die    die    Modellierung
"vernuenftigen" Verhaltens unterstuetzen. Als  konkrete  Anwendung,  aus
der heraus die genauen Anforderungen an die zu definierenden Logiken und
Inferenzverfahren erwachsen, ist ein natuerlichsprachliches Dialogsystem
geplant, das im Projekt N1: PRACMA entwickelt  werden  soll.  In  diesem
System sollen verschiedene  Agenten  durch  Kommunikation  untereinander
bzw. mit dem menschlichen Benutzer versuchen, ein  vorgegebenes  relativ
abstraktes Ziel zu erreichen. 

Dem Projekt TICS fallen dabei im wesentlichen drei Aufgaben zu:

 * Untersuchung  und  Entwicklung   von   anwendungsorientierten   (i.a.
   nichtklassischen)  Logiken,  die  bestimmte  Konzepte  wie  Aktionen,
   Zeitabhaengigkeiten,  Wissen  ueber  Wissen,   Nichtmonotonien   usw.
   unterstuetzen. Analog zu den  bisher fuer  Modallogiken  entwickelten
   Uebersetzern sollen fuer diese Logiken  Compiler  entwickelt  werden,
   die Formeln auf eine interne Repraesentationssprache abbilden.
 * Auf  der   Basis   vorhandener   Entwicklungen,   praedikatenlogische
   Beweiser,   PROLOG,   KL-ONE    etc.    soll    eine    logikbasierte 
   Repraesentationssprache mit  zugehoerigen  Inferenzregeln  entwickelt
   werden, die als Zielsprache fuer die oben erwaehnten Compiler dient.
 * Fuer die Inferenzregeln der internen Repraesentationssprache  muessen
   Steuerungsmechanismen entwickelt werden, die verschiedene Formen  von
   Inferenzen, Deduktion,  Abduktion,  Modellgenerierung,  Planung  usw.
   realisieren.

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KRIM: Wissensbasiertes Schliessen in der Mathematik
      (Prof. Dr. J. H. Siekmann, U Kaiserslautern)

Ziel dieses Projektes ist  es,  KI-Methoden  im  automatischen  Beweisen
einzusetzen. Wir wollen versuchen, die Vorgehensweise von  Mathematikern
zu verstehen, dann formal zu repraesentieren und fuer  die  automatische
Beweissuche und Darstellung  nutzbar  zu  machen.  Im  einzelnen  sollen
folgende Aufgaben bearbeitet werden:

 * Um  mit  automatischen  Beweisern,  wie  einem   Resolutionsbeweiser,
   nichttriviale  Theoreme  der  Mathematik  zu  beweisen,  ist  es  von
   Vorteil, Beweisplaene zu verwenden.  Diese  muessen  problemabhaengig
   gefunden und vom Beweiser ausgefuehrt werden koennen.
 * Um Beweisplaene zu entwickeln, verwenden Menschen in  starkem  Umfang
   Analogie. Entsprechend sollen hier  aus  erfolgreich  durchgefuehrten
   Beweisen eines Theorems Beweisplaene fuer "analoge" Theoreme
   entwickelt werden
 * Um einen Beweis so strukturiert darzustellen,  wie  ihn  Mathematiker
   ueblicherweise aufschreiben, wollen  wir  abstraktere  Inferenzregeln
   definieren   sowie   Techniken   zur    Linearisierung    und    eine
   Beweisdiskurstheorie entwickeln.

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D4: Term-Ersetzungssysteme fuer das Rechnen und Schliessen in
    gleichungsdefinierten Strukturen
    (Prof. Dr. J. Avenhaus, Prof. Dr. K. Madlener, U Kaiserslautern)

Dieses Projekt beschaeftigt sich mit  der  Frage,  wie  man  automatisch
Aussagen  ueber  algebraischen  Strukturen  beweisen  kann,  die   durch
Gleichungen    definiert    sind.    Das    zentrale    Verfahren     in
gleichungsdefinierten   Theorien    und    Datenstrukturen    ist    das
Vervollstaendigungsverfahren von Knuth & Bendix, das jedoch  nur  selten
in seiner urspruenglichen Form verwendbar ist. Um die Einsetzbarkeit und
Effizienz dieses Verfahrens in der Praxis  zu  erhoehen,  z.B.  bei  der
Verifikation algebraischer Spezifikationen  von  Datentypen  sowie  beim
Korrektheitsnachweis der Implementierung einer Spezifikation durch  eine
andere, werden insbesondere die folgenden Punkte bearbeitet:

 * Entwicklung  und  Verfeinerung  spezialisierter  Vervollstaendigungs-
   verfahren, vor allem fuer induktive Beweise.
 * Verbesserte  Methoden  zum  Terminierungsnachweis  von  Regelsystemen
   Techniken  zur  Analyse  und  Vermeidung  der  Nichtterminierung  von
   Vervollstaendigungsverfahren.
 * Konzepte und Methoden fuer wissensbasierte Beweisplanung.

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D5: Wissensbasierte Plangenerierung mit Hilfe deduktiver Datenbanken
    (Prof. Dr. P. C. Lockemann, Prof. Dr. P. H. Schmitt, U Karlsruhe)

Planungsaufgaben  setzen  auf  drei  wesentlichen  Grundbegriffen   auf:
Situation als einem Zustand der betrachteten Domaene,  der  insbesondere
die dort vorkommenden Objekte mit ihren Beziehungen umfasst; Aktion  zur
Ueberfuehrung einer Situation in eine andere; Plan  als  eine  sinnvolle
Folge von Aktionen, die zur  Erreichung  einer  gegebenen  Zielsituation
auszufuehren ist. In Abgrenzung von andersartigen Ansaetzen verfolgt das
vorgesehene Vorhaben einen praedikatenlogischen  Ansatz.  Ueblicherweise
wird eine Aktion a durch eine Vorbedingung P(a)  (a ist  in  Situation S
anwendbar, falls P(a) in S gilt) und eine Konsequenz K beschrieben.  Die
nach  Ausfuehren  von  a  entstandene  Situation  setzt  sich  aus  vier
Bestandteilen zusammen:

 - einer Menge von Formeln, die Eigenschaften der Welt beschreiben,  die
   durch keine Aktion geaendert werden koennen,
 - einer Menge von Formeln, die nach der Ausfuehrung von a auf jeden
   Fall wahr sein sollen,
 - einer Menge von Formeln, die nach Ausfuehrung von a nicht  mehr  wahr
   sein koennen,
 - einer Menge von Formeln, deren Gueltigkeit von der speziellen  Aktion
   a nicht beruehrt wird.

Die Berechnung einer neuen Situation erfordert  die  Kenntnis  der  drei
letzten Mengen  aus  K.  Das  Vorhaben  soll  diese  Mengen  automatisch
berechnen. Hauptgedanke der Loesung  ist  die  Zurueckfuehrung  auf  das
Problem der Konsistenzueberwachung in deduktiven Datenbanken.  In  einem
vorhergegangenen Projekt des SFB (X4) wurden die Mittel zur Diagnose und
Reparatur   von   Konsistenzverletzungen   in   deduktiven   Datenbanken
erarbeitet. Die erarbeiteten  Deduktionstechniken  sollen  so  erweitert
werden, dass  sich  die  vorgeschlagene  Aufgabenstellung  damit  loesen
laesst.

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X1: Innerbetriebliche Integration von Expertensystemen durch
    Datenbankkopplung
    (Prof. Dr. J. Schmidt, Prof. Dr. H. Weule, U Karlsruhe)

Ziel   des   Vorhabens   ist   die   Entwicklung   von   Methoden    zur
informationstechnischen  Einbettung   wissensbasierter   Planungs-   und
Konfigurierungssysteme  in  produktionstechnischen   Aufgabenstellungen.
Dies bedeutet sowohl die Ausnutzung  bereits  vorhandener  betrieblicher
Datenbestaende   fuer   die   Expertensystemanwendung   als   auch   die
Bereitstellung der erzeugten Ergebnisse zur  weiteren  Verwendung  durch
andere betriebliche Funktionsbereiche. Diese Zielsetzung erfordert einen
heterogenen Integrationsansatz, naemlich die  "feste Kopplung"  zwischen
Expertensystem   und   Datenbank.   Dabei   existiert   die    besondere 
Randbedingung,     dass     die     Struktur     einer     betrieblichen
Produkt-/Produktionsdatenbank als "Initialstruktur" vorgegeben ist,  auf
deren Basis  die  Struktur  der  angestrebten  Wissensbank  schrittweise
aufgebaut und die Interaktion mit dem  Expertensystem  gestaltet  werden
muss.

In der Aufbauphase des Expertensystems dient  die  Datenbank  damit  als
Grundlage fuer den  Wissenserwerb.  Die  enthaltenen,  problemrelevanten
Strukturen sollen dabei mit Hilfe eines Monitors extrahiert,  interaktiv
um spezifisches Expertenwissen ergaenzt und dieses Wissen  anschliessend
homogen und redundanzfrei in  der  Datenbank  abgelegt  werden.  In  der
Einsatzphase  soll  eine  moeglichst  vollstaendige  Spezifizierung  der
Planungsaufgabe  durch  die   schon   in   der   Datenbank   vorhandenen
Informationen  (Objekte  und  Beziehungen)  stattfinden.  Waehrend   des
Planungsprozesses soll eine  vorausschauende  Komponente  die  fuer  die
weitere Planung noch  notwendigen  Informationen  (Regeln  oder  weitere
Fakten) asynchron beschaffen. Nach Planungsende soll  eine  optimierende
Suche   in   der   Datenbank   die   technischen   Realisierungen    der
Loesungsspezifikation liefern.

Zur  Validierung  der  Interaktionskonzepte  wird  die  im  Rahmen   des
frueheren Projekts ES3 sowie in X3  entwickelte  Shell  "SYLLOGIST"  und
eine am  Institut  vorhandene  Produkt-/Produktionsdatenbank  eingesetzt
werden. Als Anwendungsdomaene wird die Planung flexibler  Montagesysteme
betrachtet.

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X2: Ein Verwaltungssystem fuer multiple Modelle und seine Verwendung in
    der Diagnose
    (Prof. Dr. H. Steusloff, FhG-IITB)

Die    Erfahrungen    der     letzten     Jahre,     insbesondere     im
Expertensystembereich,  haben  gezeigt,  dass  die  Repraesentation  von
speziellem Problemloesungswissen in vielen Faellen nicht  ausreicht.  In
modellbasierten Ansaetzen wird deshalb allgemeineres  Wissen  ueber  das
Anwendungsgebiet,  in  der  Diagnose  z.B.  Wissen  ueber  Struktur  und
Verhalten des zu diagnostizierenden  Systems,  einbezogen.  Dabei  wurde
zunaechst versucht, das gesamte Wissen  in  ein  Modell  zu  packen  und
dieses fuer die aktuelle  Problemstellung  geeignet  "zurechtzustutzen".
Aus verschiedenen Gruenden  erweist  sich  jedoch  eine  Aufteilung  auf
mehrere Modelle als geeigneter.

Die  Arbeiten  in  X2  zielen  darauf  ab,  multiple  Modelle  desselben
technischen  Systems  in  simulationsbasierten  Diagnoseexpertensystemen
nutzbar    zu    machen.    Hierfuer     soll     ein     prototypisches
Modellverwaltungssystem erstellt werden, das die deklarative Darstellung
von   Wissen   ueber   die   Modelle   ermoeglicht   und   dieses    als
Informationssystem zur Verfuegung stellt.  Informationen  ueber  Modelle
umfassen z. B. Modellierungsannahmen (diese implizieren Grenzen fuer die
Anwendbarkeit eines Modells), Wissen ueber die Beziehungen zwischen  den
Modellen und Heuristiken fuer die Verwendungen  von  Modellen  in  einem
diagnostischen Schlussfolgerungsprozess. Waehrend  der  Diagnose  bildet
solches Wissen die Grundlage fuer  Modellauswahl  und  Wechsel  zwischen
Modellen.

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X3: Integration von Aktionsplanung und Konfigurierung
    (Prof. Dr. U. Rembold, Prof. Dr. J. Schmidt,
     Prof. Dr. H. Weule, U Karlsruhe)

Ziel  des  Projektes  ist  die  Entwicklung   und   Realisierung   einer
integrierten  Planungsshell,  die  Methodiken  der  Aktionsplanung   und
Konfigurierung in sich vereint und systematisch  miteinander  verbindet.
Der Ansatz der Integration ergibt sich aus der Untersuchung einer realen
technischen Planungsdomaene, die wir ausgehend von den  Vorarbeiten  des
Vorgaengerprojektes  X3   "Planungsshell"   durchgefuehrt   haben.   Als
Anwendungsbeispiel  wurde  hier  die  Planung  flexibler  Montagesysteme
betrachtet.  Die   Untersuchung   dieser   Planungsdomaene   ergab   die
Notwendigkeit eines integrierten Planungsansatzes, der die  verbindenden
Bezuege der beiden Planungsbereiche zueinander angemessen umsetzt.

Ein   integriertes   Planungssystem    muss    einerseits    verbindende
Darstellungen   fuer   die   verschiedenen   zur   Planung    gehoerigen
Wissensformen    verwenden.    Ein    wesentlicher    Schwerpunkt    der
Projektarbeiten  liegt   daher   in   der   Entwicklung   entsprechender
Darstellungsformen.   Der   andere   wesentliche    Aspekt    ist    der
Planungsmechanismus, der diese Wissensformen manipuliert. Hier muss  zur
Entwicklung eines integrierten Verfahrens eine Systematik zur Behandlung
der  Wechselwirkungen   zwischen   Aktionsplanung   und   Konfigurierung
entwickelt werden.

Die einzelnen Arbeitspunkte des Projektes sind:

 * Entwicklung  einer   integrierten   Repraesentationsform   fuer   das
   Domaenenwissen,
 * Untersuchungen  der  Wechselwirkungen  zwischen  Aktionsplanung   und
   Konfigurierung,
 * Implementierung eines Prototypen  des  integrierten  Planungssystems,
 * Validierung des integrierten Planungsansatzes durch Untersuchung  von
   Anwendungsdomaenen

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X9: Lernen und Analogie in technischen Expertensystemen
    (Prof. Dr. M. M. Richter, U Kaiserslautern)

Ziel des Projektes ist es,  Techniken  des  analogen  und  fallbasierten
Schliessens bzw. des maschinellen Lernens  auf  ihre  Verwendbarkeit  im
Bereich  der  Planung  und  der  Diagnose  in  technischen  Domaenen  zu
untersuchen. 

Aufbauend auf den Ergebnissen der Teilprojekte X6/MOLTKE (Diagnose)  und
X7/IDA (Konzeption und Konfiguration) sollen  entsprechende  Mechanismen
neu entwickelt bzw. erweitert und  angepasst  werden.  Schwerpunkte  des
Vorhabens sind die Entwicklung  geeigneter  Formalismen  zur  moeglichst
natuerlichen Repraesentation  von  Faellen,  sowie  die  Bestimmung  von
geeigneten Loesungstransformationen mit denen die bekannte Loesung eines
aehnlichen Falles an die aktuell vorliegende Situation angepasst  werden
kann.   Da  sich  die  Guete  einer  gewaehlten  Transformation  erst  a
posteriori ergibt, muss die Definition eines fuer eine bestimmte Domaene
geeigneten Aehnlichkeitsbegriffs iterativ erfolgen. Die Suche nach einem
geeigneten Mass fuer die Aehnlichkeit zweier Faelle kann also  ebenfalls
als ein Lernprozess aufgefasst werden. Die entwickelten Methoden  sollen
dann prototypisch an einer  hinreichend  komplexen  Anwendung  evaluiert
werden. Fuer das Projekt wurde dazu in Kooperation mit  dem  CIM-Centrum
Kaiserslautern    (Prof.  Dr.-Ing.  G.  Warnecke)    der   Bereich   der
Arbeitsplanung   ausgewaehlt,   da   menschliche    Arbeitsplaner    bei
wohlstrukturierten oder sich haeufig wiederholenden  Problemen  oft  auf
Anhieb (sub-)optimale  Loesungen  finden,  indem  sie  sich  an  bereits
bekannten Arbeitsplaenen orientieren.  Fuer  die  Loesungstransformation
sind hier auch Aspekte  der  generischen  Planung  zu  beruecksichtigen.
Voruntersuchungen  beschaeftigen  sich  zunaechst  mit  dem  fall-   und
analogiebasierten   Schliessen   im    Bereich    der    Diagnose    von
CNC-Werkzeugmaschinen.

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X10: Wissenstransformationen von Diagnosewissen
     (Prof. Dr. P. Deussen, Dr. F. Puppe, U Karlsruhe)

Diagnostik ist ein Problemtyp, bei dem die Problemloesungen  (Diagnosen)
aufgrund der Problemmerkmale (Symptome)  ausgewaehlt  werden.  Fuer  die
Diagnostik    mit     unsicherem     Wissen     gibt     es     folgende
Problemloesungsmodelle:    assoziative    (heuristische)     Diagnostik,
statistische Diagnostik, fallvergleichende  Diagnostik,  Diagnostik  mit
Fehlermodellen und mit funktionalen Modellen.

Bei neuen technischen Systemen (z.B.  einer  Fertigungsanlage)  hat  man
typischerweise   zunaechst   nur    ein    funktionales    Modell,    da
Erfahrungswissen fehlt. Diagnostik mit funktionalen Modellen ist  jedoch
meist sehr aufwendig, da alle  denkbaren  Defekte  der  Komponenten  als
Ursachen fuer beobachtete Fehler in Betracht gezogen werden muessen. Mit
zunehmender Erfahrung wird sowohl die Anzahl der zu  beruecksichtigenden
Defekte als auch die Komplexitaet des Modells erheblich  eingeschraenkt.
Den  Prozess,  die   Problemformulierung   durch   Erfahrungswissen   zu
vereinfachen, wollen wir in unserem Projekt nachbilden. 

Dabei gehen wir  nicht  von  einer  blossen  "Wissenskompilierung"  aus,
sondern von einem echten Hinzufuegen  von  Wissen.  Zunaechst  soll  das
funktionale Modell zu einem Fehlermodell umgewandelt werden, in dem  nur
noch die Auswirkungen von Fehlern als  Beziehungen  zwischen  Zustaenden
repraesentiert werden (Zustand-1 verursacht Zustand-2 mit Schweregrad-1)
und die Unterscheidung zwischen Komponenten und  Materialien  wegfaellt.
Dazu ist Erfahrungswissen  ueber  die  typischen  Fehler  notwendig.  Im
naechsten   Schritt   werden    die    Ursache-Wirkung-Beziehungen    zu
heuristischen  Regeln  umgedreht  und  zusaetzlich   mit   heuristischen
Wahrscheinlichkeiten qualifiziert. Wenn  sehr  viele  Faelle  verfuegbar
sind,  wollen  wir   noch   einen   Schritt   weiter   gehen   und   die
Wahrscheinlichkeiten   statistisch   berechnen   oder   einen   direkten
Fallvergleich durchfuehren. Beim Fallvergleich wird zu einem neuen  Fall
ein  moeglichst  aehnlicher  Fall  gesucht,   um   dessen   Loesung   zu
uebernehmen. Auch dafuer ist Zusatzwissen vom Experten zur Spezifikation
des Aehnlichkeitsmasses erforderlich.

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N1: PRACMA: Processing of Arguments between Controversially Minded
    Agents 
    (Dr. A. Kobsa, Prof. Dr. W. Wahlster, U Saarbruecken)

Das Ziel des Projekts PRACMA ist die  Untersuchung  interessensbasierter
Argumentation  zwischen  Akteuren,  deren  Ziele  in  bestimmtem  Umfang
divergieren.  Dazu  wird  ein  Dialogsystem  entwickelt,  das   partiell
unkooperatives  Verhalten  zeigen  kann,  wenn  dies  seinen  Interessen
nuetzt. Daher liegt der  Forschungsschwerpunkt  in  der  Pragmatik,  dem
Gebrauch von Sprache.

Das Dialogverhalten dieses Systems muss dabei stark  situationsangepasst
und   auch   flexibel   genug   realisiert   werden,    um    dynamische
Dialogveraenderungen zu beruecksichtigen:

 - Ziele der Dialogteilnehmer,
 - Einstellungen und Bewertungen in bezug auf die Gespraechsdomaene,
 - bisheriger Dialogverlauf, sowie
 - aktuelle Argumentationsstrategien

beeinflussen Analyse und Generierung  von  Dialogbeitraegen  und  werden
daher  explizit   modelliert.   Sowohl   das   PRACMA   zugrundeliegende
Argumentationsmodell  als  auch  seine   Systemarchitektur   sowie   der
verwendete Wissensrepraesentations-  und  Reasoningformalismus  spiegeln
diese Notwendigkeit zur Flexibilitaet wider.

PRACMA beruht auf  den  Ergebnissen  des  Vorgaengerprojekts  XTRA:  Ein
natuerlichsprachliches Zugangssystem zu Expertensystemen. Ziel des  XTRA
Projekts waren die theoretische Analyse, der Entwurf und die Entwicklung
eines natuerlichsprachlichen Zugangssystems zu Expertensystemen, das die
Interaktion eines Benutzers mit solch einem  System  erleichtert,  dabei
jedoch  weitgehend  unabhaengig  von  der  Anwendungsdomaene   und   der
speziellen Architektur des Expertensystems gehalten ist. Daraus  ergaben
sich als Arbeitsschwerpunkte:

 * die Analyse und Generierung von Sprache  verknuepft  mit  Zeigegesten
   (wodurch die  Kommunikation  erheblich  vereinfacht  und  praezisiert
   wird),
 * die   Entwicklung   von    Repraesentationsformalismen    fuer    die
   verschiedenen benoetigten Wissensarten samt den  darauf  operierenden
   Inferenzprozessen,
 * die Interaktion der konzeptuellen  Wissensbasis  des  Expertensystems
   und des Zugangssystems (um  Redundanz-  und  Inkonsistenzprobleme  zu
   vermeiden),
 * und eine Systemarchitektur, die die Realisierung dieser vielfaeltigen
   Ansprueche erlaubt.

Als Ergebnis des Projekts  liegt  nun  ein  gemaess  diesen  Anspruechen
entwickeltes  Zugangssystem  zu  einem  Expertensystem  vor,  das  einen
Benutzer  beim  Ausfuellen   eines   Lohnsteuerformulars   unterstuetzt.
Desweiteren wurde XTRA an ein  Pilzklassifikationssystem  angeschlossen.

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N2: VITRA: Kopplung bildverstehender und sprachverstehender Systeme
    (Prof. Dr. W. Wahlster, U Saarbruecken)

Das Projekt VITRA (VIsual TRAnslator) beschaeftigt sich mit  Grundfragen
der Beziehung zwischen Sprache und Sehen. Experimentelle Studien  werden
im Bereich der  Kopplung  von  bildverstehenden  und  sprachverstehenden
Systemen   mit   dem   Ziel   der   Entwicklung   eines   Systems    zur
natuerlichsprachlichen Beschreibung von Bildfolgen durchgefuehrt.

VITRA arbeitet im Bereich der Stadt-  und  Strassenverkehrsszenen  sowie
der Fussballszenen. Die Eingabedaten ueber  bewegte  Objekte  werden  in
Form von geometrischen Szenenbeschreibungen von dem Projekt V1 mit Hilfe
des am FhG-IITB entwickelten  Bildverarbeitungssystem ACTIONS geliefert.

Zwei Systeme wurden im Rahmen des Projektes VITRA entwickelt. Das System
CITYTOUR  beantwortet  natuerlichsprachliche  Fragen  ueber   raeumliche
Relationen, ueber stattgefundene  Bewegungen  sowie  ueber  Wege.  Beide
Gespraechsteilnehmer  werden  als  an  derselben  Stelle  in  der  Szene
befindlich angenommen. Der Forschungsschwerpunkt liegt  hier  bei  einer
Referenzsemantik fuer raeumliche Konzepte, insbesondere  Praepositionen,
sowie bei Verfahren fuer die Wegsuche und Wegbeschreibung.

Das  System  SOCCER   generiert   simultan   zum   aktuellen   Geschehen
natuerlichsprachliche Beschreibungen von Bildfolgen fuer einen Zuhoerer,
der die Szene nicht selbst beobachtet. Forschungsschwerpunkte  sind  die
inkrementelle Ereigniserkennung und Textgenerierung,  die  inkrementelle
Erkennung   und    Beschreibung    von    Plaenen,    Intentionen    und
Plan-Interaktionen, die Planausfuehrungsueberwachung  und  Fehleranalyse
sowie der Aufbau eines Hoerermodells unter Verwendung  einer  bildhaften
Repraesentation.

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N3: BiLD: Bidirektionale linguistische Deduktion
    (Prof. Dr. H. Uszkoreit,U Saarbruecken)

In BiLD soll  die  optimale  Kombination  von  Generierung  und  Parsing
natuerlicher Sprache  in  einem  uniformen  Deduktionssystem  untersucht
werden. Dabei sollen die  Endergebnisse  (semantische  und  graphemische
bzw. phonetische Form) in der  gleichen  Repraesentationssprache,  einem
erweiterten Formalismus fuer die  Merkmalsunifikation,  kodiert  werden.
Methoden aus dem automatischen Beweisen sollen auf  ihre  Verwendbarkeit
in der linguistischen  Verarbeitung  geprueft  werden.  Die  wichtigsten
Forschungsprobleme bzw. Fragestellungen des Projekts sind:

 * Anwendungen der bidirektionalen Methode zur simultanen Rueckkopplung,
 * Kodierung von Kontrollstrukturen fuer die Deduktionsrichtungen in den
   linguistischen Wissensbasen,
 * Abkuerzungen bei der Deduktion durch die Zusammenfassung von  haeufig
   vorkommenden Sequenzen von Deduktionsschritten,
 * Anwendung von Methoden aus dem Theorembeweisen,
 * Einschraenkung  des  Suchraums  durch  fruehzeitige   Anwendung   von
   Beschraenkungen, die sich aus  der  konzeptuellen  Semantik  und  der
   Pragmatik ergeben,
 * Verwendung paralleler Algorithmen fuer die  linguistische  Deduktion,
 * Verschiedene Indizierungen des gleichen  Lexikons  fuer  Parsing  und
   Generierung,
 * Implementierung   von   Beispielsystemen   zur   Ueberpruefung    und
   Demonstration der Ergebnisse.

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R1: Autonome mobile Montageroboter fuer flexible Fertigungszellen und
    deren Umgebung
    (Prof. Dr. U. Rembold, U Karlsruhe)

Das  Projekt   R1   hat   die   Entwicklung   des   autonomen,   mobilen
Zweiarmrobotersystems KAMRO (Karlsruher autonomer mobiler  Roboter)  zum
Ziel, welches in der Lage ist, komplexe Montage-  und  Transportaufgaben
in einer realen, dynamischen Umwelt durchzufuehren.  Autonomie  bedeutet
hierbei, dass das System die Faehigkeit hat, eine gestellte Aufgabe  mit
einem gewissen Grad an Selbstaendigkeit  und  "Intelligenz"  zu  loesen,
ohne dass ein  menschlicher  Experte  Hilfestellung  leisten  muss.  Die
bisherigen Arbeiten umfassten u.a.:

 * Realisierung der realen Robotereinheit  (Aktuatoren, Sensoren, etc.),
 * Entwicklung  von   modellbasierten   off-line-Planungssystemen   fuer
   Navigation und Montage,
 * Realisierung einer Steuerungsarchitektur  fuer  die  sensorgestuetzte
   online-Montageplanung,
 * Integration eines kameragestuetzten Navigationssystems (zusammen  mit
   Projekt V2),
 * Experimentelle Erprobung aller Komponenten in einer  Fertigungszelle.

Ein Schwerpunkt  der  weiteren  Projektarbeit  wird  die  Erhoehung  der
Fehlertoleranz  des  Gesamtsystems  beim   Auftreten   unvorhergesehener
Ereignisse sein. Neben der eigentlichen Fehlererkennung sind  in  diesem
Zusammenhang die Fehlerdiagnose und darauf  beruhend  eine  Modifikation
der gestellten Aufgabe wichtige funktionale Eigenschaften. Als  Beispiel
fuer den moeglichen Einsatz eines solchen  intelligenten  Robotersystems
soll der Bereich komplexer  Montageaufgaben  oder  die  Inspektion  bzw.
Wartung von Fertigungsmaschinen dienen.

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R2: Lernverfahren fuer autonome mobile Roboter
    (Prof. Dr. R. Dillmann, U Karlsruhe)

Waehrend sich bisherige Implementierungen  von  lernenden  Systemen  auf
simulierte    oder    kuenstliche    Situationen    und     vereinfachte
Weltbeschreibungen beschraenken, ist das Ziel des Projektes R2,  Systeme
in einer realen physikalischen  Umwelt  zu  betrachten.  Im  Rahmen  des
Projekts  R1  wurden  die  Grundlagen  fuer   ein   autonomes,   mobiles
Robotersystem entwickelt. Anwendungsgebiet ist  dabei  die  automatische
Montage von Produktteilen sowie der Transport von Materialien durch  den
Roboter. Zu  diesem  Zweck  wurde  eine  hierarchische  Kontrollstruktur
realisiert. Die verschiedenen Planungsmodule des KAMRO (vgl. R1) koennen
bisher   nicht   auf   Erfahrungen   aus   frueheren   Planungen    bzw.
Planausfuehrungen zurueckgreifen, wenn eine neue Aufgabe an  das  System
gestellt wird. 

Ziel  der  Arbeiten  dieses  Teilprojekts  ist   die   Erweiterung   der
Systemarchitektur  der  einzelnen  Agenten  des  KAMRO   um   angepasste
Lernkomponenten,  die  das  System   befaehigt,   Erfahrungswissen   aus
geloesten  Problemstellungen  bzw.  Planausfuehrungen  zu  gewinnen  und
anzuwenden.  Als  weiteres  Ziel  soll  untersucht   werden,   inwieweit
Erfahrungswissen eines Agenten einem anderen verfuegbar  gemacht  werden
kann. Die Hauptaufgaben innerhalb von R2 sind insbesondere  eine  genaue
Identifikation  der  Ansatzpunkte  fuer  die  Lernkomponenten   in   der
Kontrollhierarchie,  sowie  eine  Spezifikation   des   zur   Verfuegung
stehenden oder noch benoetigten Hintergrundwissens. Ein System,  das  in
einer realen Umwelt operiert, bietet Ansatzpunkte fuer  unterschiedliche
Lernverfahren (induktives, deduktives, analoges  Lernen).  Die  Arbeiten
des Teilprojektes R2 zielen auf eine Integration der  Lernverfahren,  um
aus moeglichst vielen der verschiedenen  "Erfahrungen"  des  Systems  zu
lernen.

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S2: Programmieren in Logik
    (Dipl. Inform. Chr. Brzoska, Prof. Dr. P. Deussen, U. Karlsruhe,
    Dr. I. Varsek, Digital-CEC Karlsruhe)

Ziel des Projektes sind die Verbesserung der  Ausdrucksmaechtigkeit  und
der Laufzeiteffizienz  logischer  Programmiersprachen.  Die  wichtigsten
bisherigen Ergebnisse sind:

 * Sprachdefinition eines Prolog mit Modulsystem: KA-Prolog,
 * Konzeption  und  Realisierung   eines   rein   uebersetzergestuetzten
   Prolog-Systems  mit  Eigenschaften  interpretierender   Systeme   und
   korrektem Occur-Check: KA-Prolog-System,
 * Entwurf einer RISC-Architektur fuer das KA-Prolog-System,
 * Definition einer Erweiterung von Prolog um Sorten: LOPSTER,
 * Konzeption und Realisierung einer ordnungssortierten Erweiterung  des
   KA-Prolog-Systems: LOPSTER-System,
 * Definition eines erweiterten Prolog mit Boolescher Unifikation,
 * Untersuchung Boolescher Unifikationsalgorithmen  und  Einbau  in  das
   KA-Prolog-System,
 * Theoretische  Untersuchungen  zur  Integration  des   logischen   und
   funktionalen  Programmierens  (1. Ordnung)   auf  der  Grundlage  von
   bedingter Termersetzung und Narrowing,
 * Bereitstellung eines Werkzeugs zum Vergleich und  zur  Bewertung  von
   Narrowing-Strategien: KANAL,
 * Vergleichende Untersuchungen zum temporalen logischen  Programmieren.

Gegenwaertig stehen im Zentrum der Bemuehungen:

 * Entwurf und Realisierung einer logisch-funktionalen  Erweiterung  des
   KA-Prolog-Systems (abstrakte Termersetzungs- und Narrowing-Maschine),
 * Grundlagenuntersuchungen zum temporalen logischen Programmieren.
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