LOOM

Loom es un lenguaje de representación del conocimiento desarrollado por investigadores del grupo de investigación de inteligencia artificial en el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California. El líder del proyecto Loom y arquitecto principal de Loom fue Robert MacGregor. La investigación fue patrocinada principalmente por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA). Loom es un lenguaje basado en marcos en la tradición de KL-ONE. Al igual que KL-ONE, Loom tiene una semántica formal que asigna declaraciones en Loom a sentencias en teoría de conjuntos y lógica de primer orden. Esta semántica formal permite un tipo de motor probador de teoremas llamado clasificador. El clasificador puede analizar modelos de Loom (conocidos como ontologías) y deducir varias cosas sobre el modelo. Por ejemplo, el clasificador puede descubrir nuevas clases o cambiar las relaciones de subclase/superclase en el modelo. El clasificador también puede detectar inconsistencias en la declaración del modelo. Esta es una capacidad muy poderosa y bastante inusual, ya que es capaz de realizar análisis a nivel de la ontología, el nivel de las declaraciones en lugar del nivel de implementación como lo hacen la mayoría de los motores de inferencia. El objetivo del proyecto Loom es el desarrollo y despliegue de herramientas avanzadas para la representación y razonamiento del conocimiento en inteligencia artificial. Específicamente, para permitir que se genere código a partir de modelos de dominio válidos de manera demostrable. Loom es un lenguaje y entorno para construir aplicaciones inteligentes. En su núcleo hay un sistema de representación y razonamiento del conocimiento que combina un lenguaje basado en marcos con un motor clasificador automático. El conocimiento declarativo en Loom consiste en definiciones, reglas, hechos y reglas por defecto. Un motor deductivo llamado clasificador utiliza encadenamiento hacia adelante, unificación semántica y tecnologías de mantenimiento de verdad orientadas a objetos para compilar el conocimiento declarativo en una red diseñada para admitir de manera eficiente el procesamiento de consultas deductivas en línea.