Название проекта

1. Номер проекта

15/10
2. Название проекта

Математические и методологические аспекты интеллектуальных информационных систем
3. Головная организация

Учреждение Российской академии наук Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения РАН (ИСИ СО РАН)
4. Руководитель проекта

Марчук А.Г.
5. Цель и задачи проекта

Целью проекта является исследование математических и методологических аспектов актуальных задач интеллектуализации и интеграции на информационном поле быстро растущих сводов знаний и данных, основанное на применении формальных логических, лингвистических и мультиагентных моделей.

Проект сконцентрирован на решении следующих задач.

А. Разработка методологии и программного инструментария создания интеллектуальных систем, опирающихся на разнородные источники данных (в том числе СППР).

Б. Исследование теоретических и методологических аспектов формирования и поддержки фактографических и лингвистических ресурсов.

В. Разработка и применение формально-логических методов в интеллектуальных информационных системах.

Г. Разработка математических методов описания мультиагентных систем и их применение к моделированию социальных и экономических процессов.
6. Полученные результаты

Блок А. Предложена методология построения интеллектуальных информационных систем (ИИС), обеспечивающих систематизацию и интеграцию информационных ресурсов определенной области знаний и методов интеллектуальной обработки представленных в них знаний и данных, а также содержательный эффективный доступ к ним и их использование при решении научных и производственных задач. Эта методология базируется на формализме онтологий и семантических сетей. Онтология наряду с формальным описанием моделируемой области знаний содержит описание структуры и типологии интегрируемых информационных ресурсов и методов интеллектуальной обработки разнородных данных и знаний. Семантическая сеть играет роль интеллектуального хранилища данных, в котором накапливается информация о релевантных научных информационных ресурсах и сервисах, реализующих методы интеллектуальной обработки информации. На основе онтологии и семантической сети организуется удобная навигация по научным знаниям и информационным ресурсам, интегрированным в ИИС, а также содержательный поиск требующихся данных и средств их интеллектуальной обработки.

В рамках развития методологии построения интеллектуальных СППР (ИСППР) разработан верхний уровень онтологии задач и методов поддержки принятия решений (ЗиМППР), которая позволяет свести к общей системе понятий профессиональную терминологию, используемую разными типами специалистов (экспертами, инженерами знаний, программистами), принимающими участие в разработке и использовании СППР. Эта онтология имеет «вертикально-горизонтальную» структурную организацию, что позволяет представлять моделируемую область знаний в двух измерениях. Первое измерение («вертикальная структуризация») представляется в виде традиционной иерархической структуры, на каждом уровне которой моделируемая область знаний описывается с разной степенью детализации. Второе измерение («горизонтальная структуризация») задает описание области знаний с точки зрения разных типов специалистов. В качестве общего ядра, на котором строится вертикально-горизонтальная онтология ЗиМППР, выступает метаонтология задач и методов, разработанная на предыдущем этапе проекта.

Предложена концепция информационной поддержки разработчиков ИСППР, которая предоставляет концептуальный и методологический базис систематизации знаний о научной дисциплине «Теория принятия решений», а также структурированные описания методов принятия решений и решателей (пакетов), реализующих эти методы. С целью реализации этой концепции на основе разработанной в ИСИ СО РАН технологии создания порталов научных знаний и онтологии ЗиМППР разработан специализированный интернет-ресурс.

На основе свободно распространяемого инструментария jCOLIBRI разработано ядро типовой СППР, представляющее собой фреймворк, включающий реализацию таких методов ППР, как анализ временных рядов и рассуждении на основе прецедентов, и поддерживающий методологию встраивания других методов ППР. С помощью данного фреймворка был разработан ряд тестовых приложений, предназначенных для решения следующих задач: подбор адекватной терапии при остеопорозе, выбор автомобиля, выбор места и способа проведения отпуска, прогноз погоды.

Предложена методология, основанная на логико-алгебраическом формализме предметно-ориентированных систем переходов, позволяющая выбирать оптимальную концептуальную конфигурацию интеллектуальной системы на этапе ее проектирования и создавать ее прототип на базе формально-логических методов. На ее основе специфицирована концептуальная модель ИСППР.

Блок Б. Разработаны принципы и методы создания фактографических информационных систем, в основе которых лежит глубоко аннотированный корпус текстов. Информация (факты) в таких системах представляется в виде информационных объектов и отношений, связанных с текстовыми фрагментами корпуса документов. Процесс наполнения системы данными осуществляется непосредственно путем аннотирования текстов.

Разработаны новые методы глубокого аннотирования текстов, направленные на разметку фактографической информации. Глубокое аннотирование корпуса включает признаковую многоуровневую разметку текста и структурную разметку, формируемую на объектном принципе (в частности, позволяющей выделить вхождение информационного объекта в текст). Система признаков (схема) разметки определяется пользователем и/или предметной областью системы. В первую очередь это термины, атрибуты понятий и отношений предметной области. Структурная разметка позволяет выделить связи между терминами или другими размеченными сущностями, объединить размеченные фрагменты в единую структуру, где каждый фрагмент связывается с определенной ролью или атрибутом. Вхождение информационного объекта в текст представляется размеченной структурой, набор атрибутов которой совпадает с набором атрибутов класса объекта.

Разработан технологический инструментарий, поддерживающий глубокое аннотирование текстов, предложена архитектура фактографической информационной системы, разработаны пользовательские интерфейсы.

Предложены методы количественной оценки достоверности информации на основе частоты встречаемости в корпусе текстов и степени доверия к источнику и методы оценки устаревания информации.

Предложены новые логические методы определения близости двух предложений и метод автоматического определения тем и резюмирования. Разработаны способы представления семантико-синтаксических отношений между смысловыми единицами предложения на основе диаграмм программной системы Link Grammar Parser.

Проведена серия экспериментов по обогащению контента научных баз знаний данными Linked Open Data. Предложены шаблоны, позволяющие устанавливать соответствия между группами классов и отношений двух онтологий, и новые подходы к решению задачи идентичности сущностей.

Сформулирован ряд принципов и решений по разработке специализированных СУБД, ориентированных на обработку больших объемов RDF-данных. Разработана экспериментальная СУБД, которая позволила загрузить и обеспечить обработку известного набора данных Freebase, содержащего приблизительно 1 млрд. триплетов.

Блок В. Разработан новый метод комбинирования языков представления знаний, базирующихся на логических исчислениях. В основе метода лежит операция слияния иерархий сортов языков. Операция слияния поддерживает возможность введения любого частичного порядка на сортах и полностью определяет аксиоматику получаемого логического исчисления. Показано, что ряд известных логик могут рассматриваться как полученные из менее выразительных логик применением операции слияния сортов. Предложен метод нахождения явных определений в онтологиях, формализованных в дескриптивной логике EL. Поданная на вход онтология преобразуется в специальное представление, которое оптимизировано для задачи нахождения явных определений. Такое представление дает увеличение размера онтологии в компьютерной памяти (по сравнению с представлением онтологии на входе), однако затем позволяет быстро находить явные определения. Специальное представление является, с логической точки зрения, структурой, сочетающей синтаксис и семантику онтологии. С одной стороны, она является моделью для онтологии (как логической теории), с другой стороны, она построена по синтаксису онтологии и содержит ссылки на ее аксиомы. Представление в компактном виде содержит информацию о всех возможных определениях понятий онтологии и позволяет эффективно вычислять определения по требованию.

Известным свойством, связанным с компонентным представлением логических теорий, является свойство неотделимости, которое означает, что две теории имеют одинаковое множество логических следствий в определенном подъязыке. Если компоненты теории являются неотделимыми, то проблема выводимости формулы из входной теории сводится к проверке выводимости из компонент. В реальных приложениях, связанных, например, с задачами планирования, теория, описывающая предметную область, претерпевает изменения во времени. В задачах планирования, формализуемых в Ситуационном Исчислении (Situation Calculus), эти изменения описываются с помощью операции забывания (forgetting) и операции прогрессии (progression). В связи с этим исследован вопрос, в каких случаях после выполнения этих операций компонентное представление теории можно не вычислять заново и в каких случаях свойство неотделимости компонент сохраняется после выполнения указанных операций. Исследованы компонентные свойства операции забывания (forgetting) в теориях логики второго порядка и операции прогрессии (progression) в теориях Ситуационного Исчисления (Situation Calculus). Изучены случаи сохранения свойства неотделимости теорий логики второго порядка относительно операции забывания, а также дистрибутивности данной операции над объединением теорий. Установлены случаи сохранения свойства неотделимости компонент начальных теорий в Ситуационном Исчислении после прогрессии, а также сохранения компонент разложения начальных теорий после прогрессии.

Определена семантика логики ALC со значениями в решётке понятий, порождённой симметричным контекстом и доказано, что для любой терминологической интерпретации, для любой формулы логики ALC значение этой формулы в решётке понятий контекста, порождённого интерпретацией совпадает с понятием, порождённым интерпретацией этой формулы. Предложены способы расширения конечных контекстов до симметричных, которые приводят к симметричным расширениям соответствующих решёток понятий. Показано, что среда с абсолютной памятью, порожденная хорошо структурированной средой, и снабженная специальным порядком, образует хорошо структурированную среду. Из этого следует, что проверка моделей для дизъюнктивного фрагмента логики общих знаний и неподвижных точек mu-PLCn разрешима.

Блок Г. Рассмотрен пример мультиагентного алгоритма «Рациональных Агентов на Базарной Площади» с точки зрения приватности личных данных агентов. Доказано, что если все шкалы цен имеют заранее фиксированный целочисленный диапазон, то данный алгоритм может быть модифицирован так, что никто из агентов не узнает цену сделки между другими агентами и продавцами ресурсов, а так же какие именно ресурсы приобрели другие агенты.

Предложен мультиагентный подход к пополнению онтологий предметных областей из неструктурированных, полуструктурированных и структурированных источников данных. Подход основан на взаимодействии агентов двух основных типов: информационных агентов, соответствующих объектам пополняемой онтологии и агентов-правил, реализующих способы обработки входных источников данных и правил пополнения онтологии.

Предложена модель управления для интеллектуальных обучающихся агентов, в которой базовым элементом управления является обучаемый логический нейрон. Разработан алгоритм обучения логических нейронов, основанный на логико-вероятностных методах извлечения знаний из данных. Проведена успешная апробация предложенной модели и алгоритмов при решении задачи адаптивного управления виртуальной модели нематоды C.Elegans.

Предложен формализм для описания концепций предпочтения и социального влияния, а также некоторых психологических операций применительно к социальным сетям. Разработан прототип программного комплекса, решающий задачи извлечения информации из социальных сетей, обработки, анализа и визуализации данных на основе новых оригинальных алгоритмов и исследованы некоторые интересные множества пользователей социальных сетей и их характеристики.
7. Возможное практическое использование результатов

Результаты блока А могут быть использованы для разработки и интеграции интеллектуальных информационных систем, базирующихся на онтологии и семантических сетях. Результаты блока Б могут быть использованы для создания глубоко аннотированных корпусов текстов, обучения систем обработки текстов и их тестирования, для разработки фактографических информационных систем с ограниченной тематикой. Результаты блока В могут быть использованы для разработки новых предметно-ориентированных компьютерных языков, основанных на логических исчислениях; верификации свойств комбинаций таких языков, автоматизации конструирования онтологий, обеспечения логической модульности для упорядочения онтологий, для разработки компонентных методов работы с онтологиями, логическими теориями, которым характерна версионность; для разработки логического языка поисковых интернет-запросов с использованием как ключевых слов, так и логической структуры содержания (контента) интернет-сайтов. Результаты блока Г могут быть использованы для создания интеллектуальных обучающихся агентов, от которых требуется возможность обучения и развития в процессе взаимодействия с окружающей средой, в том числе приспособления в режиме реального времени.
8. Публикации

Демин А.В. Обучающаяся модель управления хемотаксисом нематоды C.Elegans // Нейроинформатика. 2013. Т. 7, № 1. С. 29-41.

Сидорова Е.А. Разработка лингвистического обеспечения информационных систем на основе онтологических моделей знаний // Известия Томского политехнического университета. 2013. Т. 322. № 5. C. 143-147.

Батура Т.В. Модели и методы анализа компьютерных социальных сетей // Программные продукты и системы. 2013. № 3. С. 130–137.

Сидорова Е.А., Серый А.С. Подход к созданию исследовательской информационной системы с документально подтверждаемой информацией // Системная информатика. №1. 2013. С.107-120.

Копылова Н.С., Мурзин Ф.А., И.А. Курков И.А. Моделирование социальных процессов и мультиагентный подход // Программные продукты и системы. 2013. № 3. С. 120–126.

Массель Л.В., Серый А.С., Сидорова Е.А. Подход к повышению уровня доверия к информации на основе интеграции текстовых и семантических моделей данных // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. №11 (82). (В печати).

Гаранина Н.О. Общие знания в хорошо структурированных системах с абсолютной памятью // Моделирование и анализ информационных систем. 2013. (В печати).

А.Г.Марчук. Система для создания, поддержания и публикации электронных архивов // Российский электронный журнал «Электронные библиотеки». Vol. 16, Iss. 2. 2013.

Батура Т.В., Копылова Н.С., Мурзин Ф.А., Проскуряков А.В. Методы анализа данных из социальных сетей // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2013. Т. 11. (В печати).

Ануреев И.С., Атучин М.М. Технология формально-логического проектирования и прототипирования интеллектуальных систем // Материалы III Междунар. науч.-техн. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем». 2013. С. 43-48.

Загорулько Ю.А. Технологии разработки интеллектуальных систем, основанные на интегрированной модели представления знаний // Материалы III Междунар. науч.-техн. Конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем». 2013. С. 31-42.

Загорулько Г.Б., Загорулько Ю.А. Подход к интеграции разнородных методов поддержки принятия решений для сложных задач // Материалы III Междунар. науч.-техн. Конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем». 2013. С. 265-268.

Загорулько Ю.А. Подход к построению тематических интеллектуальных научных интернет-ресурсов // Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XVIII Байкальской Всеросс. конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть III. 2013. С. 31–36.

Загорулько Г.Б. Обеспечение информационной поддержки разработчиков СППР // Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XVIII Байкальской Всеросс. конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть III. 2013. С. 137–142.

Дяченко О.О., Загорулько Ю.А. Подход к Коллективной Разработке Онтологий и Баз Знаний // Материалы всеросс. конф. с междунар. участием «Знания – Онтологии – Теории». 2013. Т 1. C. 141–149.

Загорулько Г.Б., Шмаков Е.С. Онтологический Подход к Разработке Интеллектуальных СППР на Основе Прецедентов // Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием «Знания – Онтологии – Теории». 2013. Т 1. C. 157-164.

Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Шестаков В.К., Кононенко И.С. Концепция и архитектура тематического интеллектуального научного интернет-ресурса // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды XV Всеросс. науч. конф. (RCDL’2013). 2013. C.57–62.

Демин А.В., Витяев Е.Е. Реляционный подход к извлечению знаний и его применения // Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием «Знания – Онтологии – Теории» (ЗОНТ-2013). 2013. Т. 1. С. 122–130.

Демин А.В. Обучение локомоции и хемотаксису виртуальной модели нематоды C.Elegans // Материалы Всеросс. конф. с международным участием «Знания – Онтологии – Теории» (ЗОНТ-2013). 2013. Т. 1. С. 131–139.

Демин А.В., Витяев Е.Е. Обучающаяся система управления поведением нематоды C.Elegans // Труды VII Междунар. науч.-практич. конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». 2013. Т. 3. С. 988-997.

Демин А.В. Обучающаяся модель нейронных контуров управления локомоцией и хемотаксисом нематоды C.Elegans // Материалы II Междунар. науч. Интернет-конф. «Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. Перспективы развития». 2013. Т. 1. С. 59–66.

Сидорова Е.А., Загорулько М.Ю. Программный инструментарий разработки лингвистических ресурсов // Труды III Междунар. науч.-техн. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» OSTIS-2013. Минск: БГУИР, 2013. С. 159-164

Сидорова Е.А. Фактографический анализ текста в контексте интеллектуальных информационных систем // Тр. XVIII Байкальской Всеросс. конф. "Информационные и математические технологии в науке и управлении". 2013. Т. 3. С.79-85.

Сидорова Е.А., Серый А.С. Организация работы информационной системы в условиях неполной достоверности информации и ненадежных источников данных. // Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием «Знания – Онтологии – Теории» (ЗОНТ–13). 2013. Т. 2. C. 126-135.

Серый А.С. Организация хранения и доступа к данным, имеющим документальное подтверждение // Материалы 6-й Всеросс. мультиконф. по проблемам управления (МКПУ-2013). 2013. Т. 1. С. 151-156.

Сидорова Е.А. Подход к разработке корпуса текстов как источника документально подтверждаемой информации // Материалы 6-й Всеросс. мультиконф. по проблемам управления (МКПУ-2013). 2013. Т. 1. С. 85-89.

Апанович З.В., Марчук А.Г. Подходы к использованию данных из облака LOD для обогащения контента научных баз данных и знаний // Материалы Всеросс. конф. с междунар. участием "Знания - Онтологии - Теории" (ЗОНТ-2013), Т. 1. 2013. С. 12-20.

Марчук А.Г. На пути к большим RDF данным // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды XV Всеросс. науч. конф. RCDL'2013. 2013. С. 51-56.

Апанович З.В., Марчук А.Г. Проблемы использования данных из облака LOD для обогащения контента научных баз данных и знаний // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды XV Всеросс. науч. конф. RCDL'2013. 2013. С. 300-305.

Башеева А.О., Гребенёва Ю.В., Сатекбаева А.Ж., Шилов Н.В. Расширения конечных решеток для модальных и дескрипционных логик // Междунар. конф. «Мальцевские чтения». 2013.

Grebeneva J.V., Shilov N.V., Garanina N.O. ALC for CLA: Towards Description Logic on Concept Lattices. Bulletin of the Novosibirsk Computing Center, Series Computer Science. Vol. 34. 2013. (To appear).

Batura T.V., Kopylova N.S., Murzin F.A., Proskuryakov A.V. Methods for analysis of data from social networks // Joint Bull. of NCC&IIS.; Ser.: Comput. Sci. 2013. Vol. 34. (To appear).

Apanovich Z., Marchuk A. Experiments on Using LOD Cloud Datasets to Enrich the Content of a Scientific Knowledge Base // Knowledge Engineering and the Semantic Web. Communications in Computer and Information Science. Vol. 394. 2013. P 1-14.

Garanina N., Sidorova E., Bodin E. A Multi-agent Approach to Unstructured Data Analysis Based on Domain-specific Onthology // Proc. of the 22nd Intern. Workshop on Concurrency, Specification and Programming CS&P-2013.; 2013. P. 122-132.

Garanina N. Common Knowledge in Well-structured Perfect Recall Systems // Proc. of Fouth Workshop on Program Semantics, Specification and Verification: Theory and Applications (PSSV 2013). 2013. P. 42-49.

Grebeneva J.V., Shilov N.V., Garanina N.O. Towards Description Logic on Concept Lattices // Proc. of the Tenth Intern. Conf. on Concept Lattices and Their Applications, CEUR Workshop Proceedings, Vol. 1062. 2013. P. 287-292.

Satekbayeva A., Shilov N. Some results on Multiagent Algorithms in Social Software Context // 14th Intern. Symposium on Advanced Intelligent Systems. 2013. (To appear).

D.Ponomaryov and D. Vlasov. A Sort-binding Method of Combining Logics // Proc. 4th World Congress on Universal Logic (UNILOG'13). 2013.

D.Ponomaryov and M.Soutchanski. Progression of Decomposed Situation Calculus Theories // Proc. 27th conf. on Artificial Intelligence (AAAI'13). 2013.

D.Ponomaryov and D. Vlasov. Concept Definability and Interpolation in Enriched Models of EL-TBoxes // Proc. 26th Intern. Workshop on Description Logics (DL'2013). 2013.

Zagorulko Y., Zagorulko G. Ontology-based program shell for building and editing multilingual thesauri of subject domains // Proc. of 12th IEEE Intern. Conf. on Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques. 2013. P. 99–106.

Demin A.V., Vityaev E.E. Learning of locomotion and chemotaxis in 3D model of the C.Elegans nematode // 5th Intern. Young Scientists School System Biology & Bioinformatics. 2013. P. 30.
9. Участие в конференциях, организация конференций по теме программы

Междунар. науч.-техн. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» (OSTIS). Минск, Белоруссия.

XVIII Байкальская Всеросс. конф. с междунар. участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении», Иркутск-Байкал.

Всеросс. конф. с междунар. участием «Знания – Онтологии – Теории» (ЗОНТ), Новосибирск.

VII Междунар. науч.-прак. конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте», Коломна.

II Междунар. науч. Интернет-конф. «Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. Перспективы развития», Казань.

XV Междунар. конф. «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара.

15-я Всероссийская науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL), Ярославль, Россия.

6-ая Всеросс. мультиконф. по проблемам управления, с. Дивноморское, Геленджикский район Краснодарского края.

Междунар. конф. «Мальцевские чтения», Новосибирск, ИМ СО РАН.

12th IEEE Intern. Conf. on Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques (SoMeT), Budapest, Hungary.

The Fourth World Congress on Universal Logic (UNILOG), Rio de Janeiro, Brazil.

The Twenty-seventh conf. on Artificial Intelligence (AAAI), Bellevue WA, USA.

The Twenty-sixth Intern. Workshop on Description Logics (DL), Ulm, Germany.

5th Intern. Young Scientists School “System Biology & Bioinformatics”. Novosibirsk.

Intern. conf. “Mathematics&Infiormation; technologies: research and education (MITRE), Chisinau, Moldova.

4th Knowledge Engineering and the Semantic Web Conf. (KESW), Saint Petersburg, Russia.

Fouth Workshop on Program Semantics, Specification and Verification: Theory and Applications (PSSV), Yekaterinburg, Russia.

The 22nd Intern. Workshop on Concurrency, Specification and Programming, Warsaw, Poland.

The Tenth Intern. Conf. on Concept Lattices and Their Applications La Rochelle, France.

Fun With Formal Methods. A workshop affiliated with the 25th Intern. Conf. on Computer Aided Verification, Saturday, Saint Petersburg, Russia.

14th Intern. Symposium on Advanced Intelligent Systems, Daejeon, Korea.
Руководитель проекта А.Г. Марчук