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TU-Informatiker Michael Fink erhält Heinz Zemanek-Preis

Für seine Dissertation auf dem Gebiet der Logischen Programmierung wurde Michael Fink mit dem Heinz Zemanek-Preis der Oesterreichischen Computer Gesellschaft ausgezeichnet. Der mit 5.000.- ? dotierte Preis wird alle zwei Jahre an AutorInnen herausragender wissenschaftlicher Arbeiten auf dem Gebiet der Informatik und fachverwandter Bereiche vergeben.

Fink entwickelte und implementierte zwei Prototypen von Informationsagenten, die zwei wichtige Komponenten für intelligentes Verhalten umsetzen. Informationsagenten sind spezielle Computerprogramme zur automatisierten Informationsbeschaffung. Derartige Agenten sollen zum Beispiel dem Menschen die Suche im Internet erleichtern und auf den Benutzer individuell zugeschnittene Ergebnisse liefern. Um diese Aufgaben automatisch und für den Menschen zufrieden stellend erledigen zu können, müssen Informationsagenten mit einer gewissen "Intelligenz" ausgestattet sein.

 

Die von Fink entwickelten ?Update Agenten? können ihr Wissen einem sich ändernden Umfeld anpassen und neue Informationen aufnehmen ohne sich dabei in Widersprüche zu verwickeln. Die "Site-Selection Agenten? wählen aus einer Vielzahl an ihnen bekannten Informationsquellen diejenige aus, die für die Lösung der jeweiligen Aufgabenstellung am besten geeignete ist.

 

Experimentelle Ergebnisse gewann Fink anhand einer repräsentativen Beispielanwendung aus dem Kinofilmbereich. Beispielsweise findet der Agent auf die Anfrage "Wann wurde die 'Zeugin der Anklage' gedreht?über logische Schlüsse und dem Hintergrundwissen, dass Marlene Dietrich darin spielte und das Drama eines ihrer bevorzugten Genres war zur richtigen Antwort.

 

Neu an der Arbeit ist die Verwendung einer Deklarativen Logischen Programmierung (Answer Set Programming) für die Programmierung der Agenten. Diese verleiht den Agenten eine klare Semantik und erlaubt die Entwicklung genereller Problemlösungskomponenten, die leichter zu adaptieren sind. Beispielsweise ermöglicht sie die Formulierung expliziter Strategien, nach der eine Agent seine Wissen aktualisiert. So kann zum Beispiel für einen Agenten nicht jede neue Information gleich wichtig sein, oder ein Agent kann in Abhängigkeit von seinem aktuellen Wissensstand mit neuer Information unterschiedlich umgehen, d.h. er verfolgt eine (einerseits flexible, aber doch fest vorgeschriebene) Updatestrategie.

 

Bei der Auswahl der geeigneten Informationsquelle durch Site-Selection Agenten gab bisher noch keinen durchgehend wissensbasierten, deklarativen Ansatz. Die derzeit eingesetzten Lösungen verwenden meist die Häufigkeit des Vorkommens von Stichwörtern (aus der Anfrage) als Basis für die Auswahl einer Informationsquelle, also ein quantitatives Mass. Die qualitative Analyse des verwendeten wissensbasierten Ansatzes führt zu eindeutig besseren, weil treffsichereren Ergebnissen. Voraussetzung für die qualitative Analyse ist aber das Vorhandensein eines breiten Hintergrundwissens und eines Begriffs- und Klassifizierungssystems (so genannter Ontologien) für das jeweilige Anwendungsgebiet. Dies soll in Zukunft vom Semantic Web, das sich allerdings erst im Aufbau befindet, in vermehrtem Ausmaß zur Verfügung gestellt werden.

 

Michael Fink hat seine Dissertation ?Declarative Logic-Programming Components for Information Agents? unter der Leitung von Prof. Thomas Eiter am Institut für Informationssysteme der TU Wien durchgeführt. Nach einer zehnmonatigen Weltreise plant er nun seine wissenschaftliche Laufbahn an der TU Wien fortzusetzen.

 

 

 

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