26. CENSUS OF MODERN APPLICATIONS

Ce paragraphe ne recense que des applications qui tournent encore dans des contextes opérationnels d'entreprise ou d'organisations.

26.1. Perimeter of census

Prolog went through many evolutions :

constraints programming
objects
SAT solvers
probabilistic programmation
programming with neural networks
etc

One difficulty it to understand what a prolog-applictaion is. We had several propositions :

the programming concept developped in 1972
the collective term mentionning all evolutions that occurred since 1972 (= 50 years), should they be technical enrichments of implementations (constraints, solvers, concurrency, etc) or even libraries and programming framework
distinguishing systems that are 'Prologs at heart', independently of the many extensions they may have, from those that are completely different languages. I enclose the basics.
Prolog at heart with features :
- 1. Horn clauses with variables in the terms and arbitrarily nested function symbols as the basic knowledge representation means for both programs (a.k.a. knowledge bases) and queries;
- 2. the ability to manipulate predicates and clauses as terms, so that meta-predicates can be written as ordinary predicates;
- 3. SLD-resolution (Kowalski, 1974) based on Robinson's∗ principle (1965) and Kowalski's procedural semantics (Kowalski, 1974) as the basic execution mechanism;
- 4. unification of arbitrary terms which may contain logic variables at any position, both during SLD-resolution steps and as an explicit mechanism (e.g., via the built-in =/2);
- 5. the automatic depth-first exploration of the proof tree for each logic query.

26.2. Table of applications

NAME	domain	Année	Company	Contexte	Résultats
Causality Link	compréhension du langage naturel	2020	Causality Link	analyse de pages html et suivi des news des agences cf causality link	au dessus d'une couche de TLN en python. après spacy. analyse quotidienne de millions de news extraction de patterns de causalité
Watson	Marque commerciale	2012	IBM	analyse de pages html et documentation	surtout Java et C des gros morceaux en prolog Articles : https://www.cs.nmsu.edu/ALP/2011/03/natural-language-processing-with-prolog-in-the-ibm-watson-system/ minage de centaines de millions de pages pas de capacité à vraiment comprendre le fond
Wuenic	world-wide infant immunisation estimates	2010	WHO, UNICEF	Rule-based Knowledge Representation and Reasoning Production of official statistics frequently requires expert judgement to evaluate and reconcile data of unknown and varying quality from multiple and potentially conflicting sources. Moreover, exceptional events may be difficult to incorporate in modelled estimates. Computational logic provides a methodology and tools for incorporating analyst's judgement, integrating multiple data sources and modelling methods, ensuring transparency and replicability, and making documentation computationally accessible.	Paper : WUENIC – A Case Study in Rule-based Knowledge representation and Reasoning (Robert Kowalski1 and Anthony Burton) JURISIN 2011
TerminusDB	Knowledge Graphs software development : revision control	2019		TerminusDB is an open source knowledge graph and document store. It is used to build versioned data products. It is a native revision control database that is architecturally similar to Git. It is listed on DB-Engines. cf WOQL as a web object query language	Architecture en RUST uses WQLOG WOQL (web object query language) based on DATALOG Declarative logic programming language subset of Prolog
GeneXUs	programmation low code		GeneXus	GeneXus is a Low Code, cross-platform, knowledge representation-based development tool,[1][2] mainly oriented towards enterprise-class applications for web applications, smart devices, and the Microsoft Windows platform. GeneXus site
etc

27. APPLICATIONS

27.1. Difficultés du recensement

Le recensement présente plusieurs difficultés

peu/pas de publicité des solutions mises en oeuvre.
solutions remplacées après quelques années par des outils plus efficaces dans d'autres langages.
ne prend pas en compte les applications "jouet" de laboratoires.

Les applications prolog souffrent de :

outils d'interface limités
- entrées sorties
- graphique
- modules de calcul auxiliaire échanges de données efficaces .. ou complexes à mettre en oeuvre.
programmeurs maîtrisant
- l'outil
- capacité d'abstraction nécessaire

Some requests

applications in prolog
- https://www.metalevel.at/prolog/web
- applications of prolog quite complete set of algorithms and basic examples
- XPROLOG : prolog on android
- https://ieeexplore.ieee.org/document/5387386
- web development
  - http://pbrown.me/blog/swi_spa/
- https://avaxgfx.com/ebooks/275088-programmer-passport-prolog.html
- formal european policies in prolog (project Light)
- Formal Models and Techniques for Analyzing Security Protocol

On désigne par "programme jouet" un programme destiné à démontrer un principe ou un outil, mais qui n'a pas été jusqu'au bout d'une implémentation en vraie grandeur ou opérationnelle dans le monde réel.
Il y a beaucoup de programmes jouets intéressants pour des raisons de pédagogie :

APPLICATION

Objectif

notes

techniques utilisées

le monde des cubes

Des cubes empilables sont sur une table.
Il s'agit

de trouver une séquence qui permet d'une configuration à une autre
de guider un "robot manipulateur" pour déplacer les cubes

Exemple

peu de contraintes (ex : cubes vs Hanoï) ou place limitée sur la table
se cantone souvent à des cas triviaux (3 cubes, pas 1000 cubes)
les programmes présentés ne passent pas à l'échelle.
formalisme pas toujours évident si beaucoup plus de cubes
documentation pauvre
possible d'avoir plus d'objets (boules, pyramides, etc), et couleurs ?

résolution de problèmes
traitement du langage naturel
graphique

le problème des dames aux échecs

Placer N dames sur un échiquier sans prise mutuelle

backtracking simple en plaçant ligne par ligne

simple jusquà 20
plus aléatoire 20 -> 29
impraticable N > 30

==> besin d'être amélioré par des stratégies plus efficaces
discussion sur les stratégies possibles strategies for N queens - advanced programming.pdf backtrack labelling plus astucieux positionnement

On peut même constater que les programmes "jouets" n'ont pas permis la constitution de librairies ré-utilisables

27.3. Exemples applications du passé

Le tableau suivant présente un recensement de quelques applications:

Thème	Année	Contexte	Note	Résultats
traitement de textes	1995	traitement des doublons et fautes d'orthographe dans les adresses postales d'une base de données. plusieurs dizaines de millions d'adresses.	Solutions avec programme impératif classique( /java)	temps de traitement = ...
conception de pièces en matériaux composites	1988	Besoin d'un outil de CAO pour produire des plans de fabrication de pièces en matériaux composites d'épaisseur variable (et donc le nomre de couches et leur orientations). problème combinatoire	??	Arrangement des couches produit en quelques secondes. Production des plans identiques avec plans d'atelier du processus de fabrication fabrication de centaines de pièces pour l'A320.
conception de molécules	1988-1992	recherche de structures ayant les bonnes propriétés de spectre et d'organisation moléculaire. problème combinatoire	solution réécrite complètement en C, puis en python et C	identification de centaines de molécules
windows NT	1994	Along with its C++ code and SProlog interpreter, the NCPA.CPL file has a 700-line SProlog program embedded into it as a textual Windows "resource." cf here The SProlog algorithm has several features, but primarily it exploits Prolog's inherent backtracking mechanism by exhaustively checking each extant component with every other to determine compatibility. A set of potential "bindings" (one-directional links) is asserted into the Prolog database in the first pass. Then the other constraints are checked, and any associations which would violate negative constraints are retracted. Finally, the remaining database information is used to construct NT namespace device names for each component's "bindings." This network configuration methodology was designed to facilitate the installation of component ensembles which could not be foreseen in 1991, when the work began. Since components declare their classes and constraints themselves, the Prolog interpreter can be counted upon to perform correctly without requiring updates to the NT binaries themselves. This program is the actual network-configuration algorithm; a C++ class "wrapper" encapsulates the SProlog engine and exposes C++ member functions for facilities such as consulting and querying. Network configuration is performed by consulting the "rules" (the resource-based algorithm), consulting the "facts" (the Registry-derived declarative information), and performing a single query which runs the configure everything predicate. Then the C++ code performs many smaller queries to enumerate the results of the main query from the SProlog database. This information is rearranged and written back into each network component's Registry area. Then, when the network is started, this updated information is used by each software process to determine what other software modules are to be dynamically connected to it.		not in use anymore https:\\www.drdobbs.com\\cpp\\extending-c-with-prolog\\184409294 code available here prolog en C https:\\www.drdobbs.com\\cpp\\extending-c-with-prolog\\184409294#00a1_003a