(1) Progolの実行プロフィールの解明
Progolシステムのプロファイリングを行なう。具体的には、各処理時間の全体 の処理に占める割合の計測、及び問題が複雑、大規模になった際のシステムに 与える影響の解析を行なう。これらをもとに、重点的に並列化を必要とする処 理部分、及びシステムのボトルネックを明らかにする。
(2)Progolの並列化のための方式検討
計算の大部分を占めるカバーチェック計算部を効率良く並列化する事はシステ ム全体のパフォーマンスを決める大きな要因である。そこでカバーチェック計 算部の効率的な並列化のために、トップダウン、ボトムアップの両アプローチ から、いくつかの方式の検討を行なう。
(3)データベース検索の利用の検討
Progolに与えられる正負事例、背景知識はある種のデータベースとみなすこと ができる。また候補仮説はそのデータベースに対する問い合わせと考えること ができる。これらを基に、データベース検索機能を利用したILPシステムの構 築について検討を行なう。
(4)KDDに対する新たなツールの開発への展望
帰納推論の発展的な方向性に、データベースからの知識獲得(Knowledge Discovery in Database;KDD)に対する新たなツールの開発があげられる。デー タベースと帰納推論を直接結合することにより、データウェアハウス等の大規 模なデータへの対処をはかる。
(5)Progolの利用環境の整備
学習された結果を説明する機能、及び正事例、背景知識の動的な修正(デバッ グ)を行なう対話的な学習環境を構築し、システムの利用環境の向上を目指す。