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El presente proyecto se integra dentro del campo de la Deducción Automática. La problemática clásica de este campo consiste en, dado un conocimiento explícito expresado en un cierto formalismo y un conjunto de reglas de inferencia, deducir conocimiento implícito relevante para las aplicaciones.
Actualmente, el problema se concreta, en el ámbito de diversas áreas temáticas tanto de la Ingeniería como de las Ciencias de la Computación, como la necesidad de un software deductivo que es reclamado por una amplia gama de aplicaciones tales como bases de datos deductivas, sistemas de seguridad crítica, sistemas en tiempo real, robótica, sistemas multiagestes, control de procesos, etc.
Dada la gran variedad de tipos de conocimiento requeridos en las diversas áreas cognitivas, diferentes formalismos de representación están siendo considerados por la comunidad investigadora. Siguiendo esta línea, en este proyecto exploraremos diversos métodos de representación complementarios entre sí y abarcando tanto lenguajes clásicos como de reciente actualidad. También analizaremos la manera en que cada lenguaje considerado peculiariza las relglas de inferencia y el modo en que éstas deben encadenarse con eficiencia en un proceso deductivo.
Los lenguajes que serán estudiados se circunscriben a la deducción lógica no canónica. Más concretamente, profundizaremos en los sistemas deductivos basados en
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