What are some common challenges and applications of reasoning with uncertainty and time in AI?

Le raisonnement avec l'incertitude et le temps dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) se réfère à la capacité des systèmes informatiques à prendre des décisions dans des environnements où l'information est incomplète ou sujette à des variations temporelles. Par exemple, dans un système de conduite autonome, l'IA doit évaluer en temps réel les conditions de circulation incertaines et anticiper les événements futurs pour prendre des décisions sécuritaires.

Reasoning with uncertainty and time involves making decisions based on incomplete or changing information. For example, in the Optique EU project, I helped define the exploration use case for Equinor. Exploration for natural resources, like oil and gas, and drug discovery in pharmaceuticals both face high failure rates due to uncertain and variable data. It’s crucial to decouple data from its meaning; the interpretation is an annotation of the data, allowing for evolving insights over time.

Parmi les défis courants rencontrés dans le raisonnement avec l'incertitude et le temps, on trouve la modélisation précise des incertitudes, la gestion efficace des données temporelles et la prise de décision robuste face à des informations incomplètes. Par exemple, dans la prévision météorologique, l'IA doit traiter l'incertitude liée à la collecte de données météorologiques et aux modèles de prévision pour fournir des prédictions précises.

Both oil and gas exploration and pharmaceutical industries, encounter high failure rates and significant risks. A common challenge is the need for a flexible structure that allows to bring together data from different sources and then add a layer of interpretation on top of it. The underlying data may remain the same, but our understanding and interpretation of it evolves over time. This variability and uncertainty makes decision-making complex and high-stakes.

Semantic Knowledge Graphs (SKGs) offer significant benefits: - Knowledge Management: Enhancing storage and retrieval of corporate knowledge. - Accelerating Data Analysis: Connecting complex data for efficient target identification. - Integration of Heterogeneous Data Sources: Providing a unified framework for diverse datasets. - Collaborative Research: Facilitating data sharing across institutions.

Les applications du raisonnement avec l'incertitude et le temps sont vastes et variées. Par exemple, dans le domaine de la santé, les systèmes d'IA sont utilisés pour diagnostiquer des maladies en tenant compte de l'évolution des symptômes et de l'incertitude associée aux résultats des tests. De même, dans la logistique, l'IA est utilisée pour optimiser les itinéraires de livraison en tenant compte des fluctuations du trafic et des retards potentiels. En somme, le raisonnement avec l'incertitude et le temps est au cœur de nombreuses applications clés de l'IA, offrant des solutions sophistiquées pour relever des défis complexes.