Os intervalos de Allen, ou relações de Allen, constituem uma estrutura matemática fundamental para a representação e raciocínio temporal em inteligência artificial. Propostos por James F. Allen em 1983, definem precisamente as possíveis relações qualitativas entre dois intervalos temporais. Distingue treze relações básicas como "precede", "sobrepõe", "começa", "termina", permitindo modelar cenários temporais complexos. Essa granularidade detalhada diferencia-os de outros modelos temporais, como pontos temporais puros ou simples marcadores de início/fim. Os intervalos de Allen são fundamentais para inferência temporal, planejamento automático e análise de sequências de eventos.
Casos de uso e exemplos de aplicação
São utilizados em planejamento de tarefas, gestão inteligente de agendas, compreensão de narrativas, biologia computacional (por exemplo, para estudar a ordem de expressão de genes) e raciocínio temporal em sistemas embarcados. Um assistente pessoal pode, por exemplo, usar essas relações para garantir que um compromisso não se sobreponha a outro ou para identificar conflitos em agendas complexas.
Principais ferramentas de software, bibliotecas, frameworks
Existem várias bibliotecas: PyInterval (Python), AllenIntervalAlgebra (Java), além de módulos em frameworks de planejamento como PDDL ou Temporal Logic of Actions. Ferramentas como AllenAI ou o solucionador CSP Gecode também oferecem suporte ao raciocínio sobre intervalos temporais.
Desenvolvimentos recentes, evoluções e tendências
Pesquisas recentes focam na integração dos intervalos de Allen com modelos probabilísticos e na extensão para cenários multivariados ou incertos (incerteza temporal). O uso dessas relações em aprendizado de máquina, especialmente para análise de sequências (NLP, bioinformática) ou planejamento adaptativo em robótica, está crescendo rapidamente. Trabalhos recentes também buscam otimizar a escalabilidade dos algoritmos de raciocínio para tratar grandes conjuntos de intervalos em tempo real.