La planificació automàtica és la branca de la intel·ligència artificial que estudia la manera d’obtenir un pla d’acció executable (per exemple, per un robot) amb un objectiu concret,  dins d’un model formal de funcionament del món, és a dir,  dels efectes i condicions d’execució de les possibles accions, de l’objectiu que es vol aconseguir, de l’estat inicial del qual es parteix, etc.

Hector Geffner (ICREA), coordinador del Grup de Recerca en Intel·ligència Aritificial del Departament de Tecnologies de la  Informació i les Comunicacions (DTIC) de la UPF, i Guillem Francès, estudiant de doctorat del mateix grup, presenten a la Conferència Internacional IJCAI 2016 que se celebrarà  a Nova York del 9 al 15 de juliol, un treball en què posen de manifest la importància dels quantificadors existencials en la planificació automàtica. Els quantificadors existencials són elements lògics que permeten indicar de forma compacta l'existència d'un o més elements que compleixen una propietat determinada.

Faciliten el modelat i un guany en l’eficiència computacional

Francès i Geffner sostenen que la quantificació existencial és un component dels llenguatges de modelat que ha estat inadequadament suportat per la tecnologia de planificació automàtica actual, especialment tenint en compte l’important rol que la quantificació existencial pot tenir en quant a nexe d’unió entre la planificació automàtica i el camp de la programació basada en satisfacció de restriccions, una de les branques més reeixides de la intel·ligència artificial.

Els autors afirmen que “un tractament adequat de les variables quantificades existencialment permet no només un ús més natural de la tecnologia de planificació per part d’usuaris no experts, en tant que faciliten el modelat de nombrosos problemes, sinó també un guany en eficiència computacional”. A més, tractar adequadament les variables existencials aporta més fluïdesa en la planificació de problemes que comporten restriccions.

Els valors de les variables han de satisfer les restriccions

En planificació, s’anomena satisfacció de restriccions al procés de trobar una solució a un conjunt de restriccions imposades per les condicions i que les variables han de satisfer. Per tant, una solució plausible a un problema serà el conjunt de valors que adquireixen les variables per satisfer totes les restriccions que es presenten.  

En aquest treball Geffner i Francès expliquen com fer-ho i aporten una original extensió de les heurístiques tradicionalment usades en planificació automàtica basada en tècniques de satisfacció de restriccions; extensió que, a més, permet suportar de manera adequada la quantificació existencial.

Treball de referència:

Guillem Francès, Hector Geffner (2016), “ E-STRIPS: Existential Quantification in Planning and Constraint Satisfaction”, Proceedings 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 9-15 de juliol, Nova York (EUA).