Intelligenza Artificiale | Da Unife algoritmi efficienti per distinguere le affermazioni temporali vere e false

Ottenere un metodo che permetta ai computer di comprendere la veridicità di un’affermazione. Anche a questo potrebbero servire i risultati del lavoro firmato dall’ Università di Ferrara e da partner internazionali, che potrebbe fornire nuovi elementi per il miglioramento delle prestazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA).

Ciò che conferisce ai software capacità di elaborazione sempre più vicine a quelle umane, la cosiddetta IA, è un insieme di programmi informatici e di calcoli capaci di ricreare ed utilizzare in maniera automatica una rappresentazione della conoscenza. Nello specifico, lo studio Unife ha analizzato aspetti di computabilità e di complessità delle logiche temporali intervallari, ossia logiche che permettono una rappresentazione degli eventi tenendo conto delle loro relazioni temporali.

“Le logiche temporali intervallari sono da tempo considerate uno strumento di indubbia utilità” spiega Guido Sciavicco, professore del dipartimento di Matematica e Informatica di Unife e autore dello studio. “Il nostro studio dimostra che utilizzando relazioni temporali imprecise, cioè accettando che la nostra descrizione abbia un certo grado di incertezza sulla collocazione temporale tra gli eventi descritti, è possibile costruire un linguaggio per il quale esiste un algoritmo relativamente efficiente per stabilire se una certa affermazione è vera”.

Il lavoro è stato revisionato ed accettato dalla rivista scientifica 'Artificial Intelligence', che è la prima, e più importante, rivista del settore, specializzata in aspetti teorici e fondazionali.

Gli autori, in ordine alfabetico, sono: Emilio Muñoz-Velasco (Università di Malaga), Mercedes Pelegrìn (Università di Murcia), Pietro Sala (Università di Verona), Guido Sciavicco (Università di Ferrara), e Ionel Eduard Stan (ex-studente dell'Università di Ferrara, oggi studente magistrale all'Università di Udine).

L’articolo completo, intitolato “On Coarser Interval Temporal Logics” è consultabile qui.