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

要約

DLV2 は、知識表現と推論のための AI ツールで、論理ベースの宣言形式主義である応答セット プログラミング (ASP) をサポートし、学術アプリケーションと産業アプリケーションの両方で使用されています。
計算問題をモデル化する論理プログラムがある場合、DLV2 を実行すると、目前の問題の解に 1 対 1 で対応する、いわゆる解答セットが生成されます。
DLV2 の計算プロセスは、典型的な Ground & Solve アプローチに依存しており、グラウンディング ステップで入力プログラムを新しい同等のグラウンド プログラムに変換し、その後の解決ステップで命題アルゴリズムを適用して答えの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における新しいアプリケーションにより、マルチショット推論の需要が生まれました。ここでは、システムは、急速に変化するデータに対して繰り返し実行される間、反応的であることが期待されます。
この研究では、DLV2 の反復推論への進化から得られた新しい増分推論器を紹介します。
計算を最初からやり直すのではなく、システムはショットを繰り返しても生き続け、内部の接地プロセスを段階的に処理します。
各ショットで、システムは以前の計算を再利用して、大規模でより一般的な地上プログラムを構築および維持します。そこから、小さいながらも同等の部分が決定され、応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対して完全に透過的な方法で実行されます。
いくつかの実際に関連する領域におけるシステム、その使用法、適用性、および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の理論と実践 (TPLP) で検討中。

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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