摘要
针对复杂概率模型中精确推理计算成本高昂的问题，本文提出一种反应式、异步的概率推理方法。我们引入了融合概率逻辑与反应式编程的语言 Resin，并设计了反应式电路（RCs）作为其高效语义基础。RCs 是一种时间动态的有向无环图，能根据输入信号的波动性自主调整结构。在无人机群仿真中，该方法通过基于变化频率分解计算任务，仅重估受影响部分，实现了数量级的速度提升，显著降低了延迟，支持高效的实时反应式推理。
AI 推荐理由
提出异步概率推理新范式，核心解决动态环境下的实时推理效率问题。
研究机构
人工智能与机器学习组, 达姆施塔特工业大学, 德国
本田研究 institute EU, 德国
不确定性人工智能组, 达姆施塔特工业大学, 荷兰
论文信息