CUD@ASP: sfruttare la potenza di calcolo delle GPU per il ragionamento automatico
Responsabile: Andrea Formisano
Abstract
Il paradigma di programmazione dell’Answer Set Programming (in breve ASP) si è fatto strada tra i paradigmi adatti a rappresentare conoscenza in domini complessi e al ragionamento su di essa.
Tale paradigma contempla sia regole di senso comune sia la gestione di aspetti non monotoni del ragionamento. Parte del successo dell’ASP deriva dalla estrema efficienza dimostrata da alcuni dei risolutori disponibili, quale ad esempio clasp, sviluppato all’Università di Potsdam.
Nel progetto vogliamo portare l’esperienza maturata dai membri del gruppo nell’impiego di GPU nel SAT solving e nel CSP solving, nel contesto dell’Answer Set Programming al fine di realizzare una versione GPU-based di un solver ASP. La disponibilità di un tale solver, parallelo e ad alta efficienza, avrebbe notevoli ricadute in tutti gli ambiti in cui ASP rappresenta il motore inferenziale alla base del ragionamento automatico. Gli esempi sono numerosi, ci limitiamo a menzionare le applicazioni esistenti a planning, scheduling, problem solving, configurazione di prodotto, phylogenetic tree reconstruction, haplotype inference, biological networks inference e modeling, ragionamento su ontologie, semantic web, ecc…