ASP-based Multi-shot Reasoning via DLV2 with Incremental Grounding

要約

DLV2は、アカデミックアプリケーションと産業用アプリケーションの両方で使用されるロジックベースの宣言形式主義である回答セットプログラミング（ASP）をサポートする知識表現と推論のためのAIツールです。
計算上の問題をモデル化するロジックプログラムを考えると、DLV2の実行は、手元の問題の解決策に1対1に対応するいわゆる回答セットを生成します。
DLV2の計算プロセスは、根拠のステップが入力プログラムを新しい同等のグラウンドプログラムに変換する典型的なグラウンドおよび解決アプローチに依存し、その後の解決ステップは命題アルゴリズムを適用して回答セットを検索します。
最近、ストリーム推論やイベント処理などのコンテキストでの新たなアプリケーションは、マルチショット推論の需要を生み出しました。ここでは、急速に変化するデータで繰り返し実行されながらシステムが反応すると予想されます。
この作業では、dlv2の進化から得られた新しい増分推論者を繰り返し推論に紹介します。
計算をゼロから再起動するのではなく、システムは繰り返されるショット全体で生き続けており、内部接地プロセスを段階的に処理します。
各ショットで、システムは、より小さく、より一般的なグラウンドプログラムを構築および維持するための以前の計算を再利用し、そこから小さいが同等の部分が決定され、回答セットの計算に使用されます。
特に、増分プロセスは、ユーザーにとって完全に透明な方法で実行されます。
私たちは、いくつかの実質的に関連するドメインでのシステム、その使用、その適用性、パフォーマンスについて説明します。
論理プログラミング（TPLP）の理論と実践の検討中。

要約(オリジナル)

DLV2 is an AI tool for Knowledge Representation and Reasoning which supports Answer Set Programming (ASP) – a logic-based declarative formalism, successfully used in both academic and industrial applications. Given a logic program modelling a computational problem, an execution of DLV2 produces the so-called answer sets that correspond one-to-one to the solutions to the problem at hand. The computational process of DLV2 relies on the typical Ground & Solve approach where the grounding step transforms the input program into a new, equivalent ground program, and the subsequent solving step applies propositional algorithms to search for the answer sets. Recently, emerging applications in contexts such as stream reasoning and event processing created a demand for multi-shot reasoning: here, the system is expected to be reactive while repeatedly executed over rapidly changing data. In this work, we present a new incremental reasoner obtained from the evolution of DLV2 towards iterated reasoning. Rather than restarting the computation from scratch, the system remains alive across repeated shots, and it incrementally handles the internal grounding process. At each shot, the system reuses previous computations for building and maintaining a large, more general ground program, from which a smaller yet equivalent portion is determined and used for computing answer sets. Notably, the incremental process is performed in a completely transparent fashion for the user. We describe the system, its usage, its applicability and performance in some practically relevant domains. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).

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