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Das Lehrgebiet “Künstliche Intelligenz” war dieses Jahr äußerst erfolgreich bei der Beitragsauswahl auf der "International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR)” Die KR ist das führende Forum für aktuelle Forschung zu Theorie und Praxis der Wissensrepräsentation, des automatischen Schließens, und der symbolischen KI im allgemeinen. Die KR findet dieses Jahr zusammen mit anderen prominenten KI-Konferenzen wie die “International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS)“ und “International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR)” im November in Melbourne statt.

Die KR ist mit A* die höchstgerankte Konferenz in ihrem Gebiet und Beiträge werden in einem strengem Begutachtsverfahren mit einer Annahmequote von 20-30% ausgewählt. Das Lehrgebiet “Künstliche Intelligenz” ist mit sieben akzeptierten Papieren das weltweit erfolgreichste Team auf der KR dieses Jahr:

- A Framework for Inconsistency-tolerant Reasoning with Sets of Models (Hatab, Sauerwald, Thimm)
- Sequence Explanations for Acceptance in Abstract Argumentation (Bengel, Thimm)
- A Reduct-based Approach to Skeptical Preferred Reasoning in Abstract Argumentation (Bengel, Sander, Thimm)
- An Analysis of The Role of Syntax in Inductive Inference (Heyninck, Booth, Meyer, Spiegel)
- On Strong and Weak Admissibility in Non-Flat Assumption-Based Argumentation (Berthold, Blümel, Rapberger)
- On the Complexity and Properties of Preferential Propositional Dependence Logic (Sauerwald, Meier, Kontinen)
- Olcay Altay-Kern, Emmanuelle Dietz, Isabelle Kuhlmann, Matthias Thimm: Exploring Desirable Configurations in Global Logistics with Heuristic Search in Answer Set Programming (Altay-Kern, Dietz, Kuhlmann, Thimm)

Die Beiträge des Lehrgebiets, teilweise kollaborative Arbeiten mit internationalen Koautoren aus Wissenschaft und Industrie, behandeln dabei theoretische und praktische Themen zu formaler Argumentation, des rationalen Schließens und der Modellierung von Planungsproblemen.