De Allen-intervallen, of Allen-relaties, vormen een fundamenteel wiskundig kader voor het representeren en redeneren over tijd in kunstmatige intelligentie. In 1983 geïntroduceerd door James F. Allen, definieert deze benadering precies de kwalitatieve relaties die mogelijk zijn tussen twee tijdsintervallen. Er worden dertien basisrelaties onderscheiden, zoals "voorafgaan aan", "overlappen", "beginnen", "eindigen", waarmee complexe temporele scenario's gemodelleerd kunnen worden. Deze fijnmazigheid onderscheidt zich van andere tijdsmodellen zoals puur tijdspunten of eenvoudige start/eind-markeringen. Allen-intervallen zijn essentieel voor temporele inferentie, automatische planning en de analyse van gebeurtenisreeksen.
Toepassingsgevallen en praktijkvoorbeelden
Allen-intervallen worden gebruikt bij taakplanning, slimme agendabeheer, narratieve analyse, computationele biologie (bijvoorbeeld de volgorde van genexpressie) en temporeel redeneren in embedded systemen. Een persoonlijke assistent kan met deze relaties bijvoorbeeld controleren of afspraken elkaar niet overlappen, of potentiële conflicten in een complexe planning detecteren.
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks
Er zijn diverse softwarebibliotheken beschikbaar: PyInterval (Python), AllenIntervalAlgebra (Java), en modules in planningsframeworks zoals PDDL of Temporal Logic of Actions. Tools als AllenAI en de CSP-oplosser Gecode bieden eveneens ondersteuning voor redeneren over tijdsintervallen.
Recente ontwikkelingen en trends
Recente onderzoeken richten zich op het integreren van Allen-intervallen met probabilistische modellen en uitbreiding naar multivariate of onzekere situaties (temporele onzekerheid). Hun toepassing in machine learning, vooral voor sequentie-analyse (NLP, bio-informatica) en adaptieve planning in robotica, neemt snel toe. Er wordt ook gewerkt aan het optimaliseren van de schaalbaarheid van redeneringsalgoritmen om zeer grote verzamelingen intervallen in real-time te verwerken.