Research activity in 1996
Il gruppo di lavoro guidato da Attilio Giordana e da Lorenza Saitta ha
continuato nel 1996 le linee di ricerca dell'anno precedente e si è
concentrato su due tematiche: da un lato, sono stati studiati i problemi
relativi all'integrazione di metodologie di apprendimento simboliche e
subsimboliche e, dall'altro, sulla distribuzione su una rete di calcolatori di
algoritmi genetici, come strumento per effettuare la ricerca nello spazio delle
ipotesi al posto dei meccanismi tradizionali di ricerca nello spazio degli
stati.
Nel primo settore, ci si è concentrati su una nuova tematica di ricerca,
finalizzata all'apprendimento di funzioni di controllo continue. In particolare
e' stata investigata la possibilita' di costruire sistemi di apprendimento
basati su reti neurali ad architettura radiale. Per quanto riguarda gli
algoritmi genetici, ci si è focalizzati su tre aspetti: il primo
riguarda lo studio, iniziato nel 1995, del modello parallelo di distribuzione
del sistema REGAL su una macchina multi-processore ( la "connection machine"
CM5 di Parigi). Questo modello distribuito ha dimostrato di essere utile per
ridurre sia i tempi di elaborazione sia la dimensione della popolazione, a
parità di bontà dei risultati. Questo effetto di ottiene facendo
emergere delle "specie" nella popolazione globale. Il secondo aspetto concerne
l'introduzione di un nuovo modello di distribuzione degli algoritmi genetici
per l'apprendimento di concetti che ha portato allo sviluppo del sistema G-NET.
Il terzo aspetto investigato è quello dello studio teorico
dell'operatore di selezione, sia per algoritmi genetici semplici che per quelli
con specie e nicchie. Si è messa a punto una tecnica, detta della
Popolazione Media Virtuale, che permette di studiare in modo semplice ed
efficace l'evoluzione media temporale della popolazione.
A seguito di questa intensa attività, i risultati ottenuti sono stati
pubblicati su riviste internazionali e presentati a conferenze sia nazionali
che internazionali.
Relativamente ai contatti di ricerca internazionali, Lorenza Saitta e' stata
nominata presidente della conferenza mondiale di Apprendimento Automatico 1996
(International Conference on Machine Learning 1996).
Un altro gruppo di ricerca guidato da Francesco Bergadano, si e' occupato
dello studio di metodi per l'induzione di programmi logici a partire da esempi.
I sistemi FILP, TRACY, e TRACYnot, sviluppati negli anni 1995 e 1996, si sono
dimostrati un valido supporto allo sviluppo di programmi e come strumento di
ingegneria del software. Sono stati sperimentati su programmi di media
grandezza e complessita'. Sono stati inoltre utilizzati algoritmi induttivi
basati su alberi di decisione per applicazioni di vario tipo, tra cui la
gestione dei sistemi e il controllo della scelta delle password utente. Gli
alberi di decisione si sono dimostrati particolarmente efficaci in termini di
efficienza e predittivita'.
Nel 1996, inoltre, sono stati studiati metodi per la ricerca di informazioni e
per la navigazione in basi di dati distribuite con tecniche di apprendimento
automatico. Un insieme di informazioni sempre piu' grande e' disponibile su
calcolatori collegati in rete e accessibili in modo pubblico. Ricercare
l'informazione rilevante e utile in un certo momento e' diventato un problema
di primaria importanza, ma, nello stesso tempo, di grande complessita' e
difficolta'. Tecniche di apprendimento automatico sono state proposte per
affrontare questo problema. Per esempio, e' possibile utilizzare esempi di
sessioni di navigazione su di un ipertesto, per apprendere il concetto di
"iper-link interessante". Tale concetto puo' poi essere utilizzato per guidare
l'utente in sessioni successive. Queste stesse tecniche sono state anche estese
all'apprendimento di regole per l'amministrazione di un sistema operativo in
modo da garantirne un efficiente funzionamento. Infine, alcuni risultati
teorici sono stati raggiunti nel campo dell'apprendimento probabilistico di
automi.
Inoltre, sono stati studiati metodi per la ricerca di informazioni e
per la navigazione in basi di dati distribuite con tecniche di apprendimento
automatico. Un insieme di informazioni sempre piu' grande e' disponibile su
calcolatori collegati in rete e accessibili in modo pubblico. Ricercare
l'informazione rilevante e utile in un certo momento e' diventato un problema
di primaria importanza, ma, nello stesso tempo, di grande complessita' e
difficolta'. Tecniche di apprendimento automatico sono state proposte per
affrontare questo problema. Per esempio, e' possibile utilizzare esempi di
sessioni di navigazione su di un ipertesto, per apprendere il concetto di
"iper-link interessante". Tale concetto puo' poi essere utilizzato per guidare
l'utente in sessioni successive. Queste stesse tecniche sono state anche estese
all'apprendimento di regole per l'amministrazione di un sistema operativo in
modo da garantirne un efficiente funzionamento. Infine, alcuni risultati
teorici sono stati raggiunti nel campo dell'apprendimento probabilistico di
automi.
1996 Publications
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1996, pp 331-334.
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L. Ardissono, G. Boella and L. Lesmo: "Recognition of problem-solving plans in
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1996, pp 195-197.
L. Ardissono, G. Boella, L. Lesmo, P. Rizzo and D. Sestero: "Piani per
un'architettura di agente BDI", in Proc. 5th Convegno AI*IA, 1996, pp
273-276.
L. Ardissono, G. Boella and D. Sestero: "A plan-based agent architecture for a
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Proc. AMLaP-96 Conference: Architectures and Mechanisms for Language
Processing, 1996, pp 44.
L. Ardissono, G. Boella and D. Sestero: "Uso di piani di problem-solving nel
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Artificial Intelligence, Springer-Verlag, 1996, pp 109-120.
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vol. 5, n. 2, 1996, pp 157-190.
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1996, pp 126-130.
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