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KI - Künstliche Intelligenz

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11025

The Scientific journal "KI – Künstliche Intelligenz" is the official journal of the division for artificial intelligence within the "Gesellschaft für Informatik e.V." (GI) – the German Informatics Society – with contributions from throughout the field of artificial intelligence. The journal presents all relevant aspects of artificial intelligence – the fundamentals and tools, their use and adaptation for scientific purposes, and applications which are implemented using AI methods – and thus provides the reader with the latest developments in and well-founded background information on all relevant aspects of artificial intelligence. For all members of the AI community the journal provides quick access to current topics in the field and promotes vital interdisciplinary interchange.

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Auflistung KI - Künstliche Intelligenz nach Erscheinungsdatum

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  • Zeitschriftenartikel
    KI und Roboter
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Visser, Ubbo
  • Zeitschriftenartikel
    Lifelong Map Learning for Graph-based SLAM in Static Environments
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Kretzschmar, Henrik; Grisetti, Giorgio; Stachniss, Cyrill
    In this paper, we address the problem of lifelong map learning in static environments with mobile robots using the graph-based formulation of the simultaneous localization and mapping problem. The pose graph, which stores the poses of the robot and spatial constraints between them, is the central data structure in graph-based SLAM. The size of the pose graph has a direct influence on the runtime and the memory complexity of the SLAM system and typically grows over time. A robot that performs lifelong mapping in a bounded environment has to limit the memory and computational complexity of its mapping system. We present a novel approach to prune the pose graph so that it only grows when the robot acquires relevant new information about the environment in terms of expected information gain. As a result, our approach scales with the size of the environment and not with the length of the trajectory, which is an important prerequisite for lifelong map learning. The experiments presented in this paper illustrate the properties of our method using real robots.
  • Zeitschriftenartikel
    Störungsmanagement in offenen, getakteten Logistiknetzen
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2, 2010) Pulter, Natalja; Nimis, Jens; Lockemann, Peter C.
    Getaktete Logistiknetze übertragen die unternehmensübergreifende Taktung in der Produktion auf die Transportlogistik. Das BMWi-Projekt LogoTakt untersucht offene, getaktete Logistiknetze mit dem Ziel, durch Konsolidierung und Verlagerung auf alternative Transportmittel den Straßengütertransport deutlich zu reduzieren. Das Störungsmanagement von LogoTakt versucht zunächst lokal und dann über verschiedene Eskalationsebenen des Netzes die vorhandenen Puffer so einzusetzen, dass im Falle von beliebigen Störungen die vorgesehene Taktung für Versender und Empfänger nach Möglichkeit erhalten bleibt.
  • Zeitschriftenartikel
    Künstliche Intelligenz ab 2010 bei Springer
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 1, 2010) Althoff, Klaus-Dieter
  • Zeitschriftenartikel
    Small is Again Beautiful in Description Logics
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 1, 2010) Baader, Franz; Lutz, Carsten; Turhan, Anni-Yasmin
    The Description Logic (DL) research of the last 20 years was mainly concerned with increasing the expressive power of the employed description language without losing the ability of implementing highly-optimized reasoning systems that behave well in practice, in spite of the ever increasing worst-case complexity of the underlying inference problems. OWL DL, the standard ontology language for the Semantic Web, is based on such an expressive DL for which reasoning is highly intractable. Its sublanguage OWL Lite was intended to provide a tractable version of OWL, but turned out to be only of a slightly lower worst-case complexity than OWL DL. This and other reasons have led to the development of two new families of light-weight DLs, $\mathcal{EL}$ and DL-Lite, which recently have been proposed as profiles of OWL 2, the new version of the OWL standard. In this paper, we give an introduction to these new logics, explaining the rationales behind their design.
  • Zeitschriftenartikel
    News
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2, 2010)
  • Zeitschriftenartikel
    Instance Based Methods—A Brief Overview
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 1, 2010) Baumgartner, Peter; Thorstensen, Evgenij
    Instance-based methods are a specific class of methods for automated proof search in first-order logic. This article provides an overview of the major methods in the area and discusses their properties and relations to the more established resolution methods. It also discusses some recent trends on refinements and applications. This overview is rather brief and informal, but we provide a comprehensive literature list to follow-up on the details.
  • Zeitschriftenartikel
    Intelligente Steuerung der Änderungsplanung in Produktionsnetzwerken der Serienfertigung
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2, 2010) Döring, Andre
    In der Dissertation „Effektivität und Effizienz durch problemspezifische Abstraktion – ein Beitrag zum maschinellen Lernen von Regeln zur Steuerung von Produktionsnetzwerken der Serienfertigung“ wird untersucht, wie ein maschinelles Lernsystem Regeln zur Steuerung der Änderungsplanung in Produktionsnetzwerken erlernen kann. Besondere Randbedingungen für den Lernprozess in diesem anwendungsorientierten Forschungskontext sind der große Zustandsraum von Produktionsnetzwerken, die herrschende Unsicherheit bei der unternehmensübergreifenden Planung und die Nachvollziehbarkeit der Lernprozessergebnisse durch menschliche Planer.
  • Zeitschriftenartikel
    Künstliche Intelligenz in der Logistik
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2, 2010) Timm, Ingo J.; Lattner, Andreas D.
    Der Logistik kommt seit Anfang der 90er Jahre für die Planung und Implementierung global verteilter Produktion eine Schlüsselrolle zu. Die hierbei zu bewältigenden Aufgaben beinhalten durch die Integration unterschiedlichster Akteure eine inhärente Komplexität, die mit konventionellen Ansätzen nicht oder nur mit erheblichen Kosten beherrschbar ist. Daher stellt die Logistik eine herausfordernde Domäne für die Untersuchung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz dar. Dies schließt sowohl die Identifikation von theoretischen Fragestellungen sowie die Anwendung von State-of-the-Art-Technologien ein.
  • Zeitschriftenartikel
    Surface Representations for 3D Mapping
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 3, 2010) Birk, Andreas; Pathak, Kaustubh; Vaskevicius, Narunas; Pfingsthorn, Max; Poppinga, Jann; Schwertfeger, Sören
    Point clouds, i.e., sets of 3D coordinates of surface point samples from obstacles, are the predominant form of representation for 3D mapping. They are the raw data format of most 3D sensors and the basis for state of the art algorithms for 3D scan registration. It is argued here that point clouds have severe limitations and a case is made for a necessary paradigm shift to surface based representations. In addition to several conceptual arguments, it is shown how a surface based approach can be used for fast and robust registration of 3D data without the need for robot motion estimates from other sensors. Concretely, a short overview on own work dubbed 3D Plane SLAM is presented. It features an extraction of planes with uncertainties from 3D range scans. Two scans can then be registered by determining the correspondence set that maximizes the global rigid body motion constraint while finding the related optimal decoupled rotations and translations with their underlying uncertainties. The registered scans are embedded in pose-graph SLAM for loop closing and relaxation.