From Data-based to Model-based AI: Representation Learning for Planning

Projektinformationen

RLeap

ID Finanzhilfevereinbarung: 885107

DOI

10.3030/885107

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 24 April 2020

Startdatum 1 Oktober 2020

Enddatum 31 März 2026

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 2 498 625,00

EU-Beitrag

€ 2 498 625,00

Koordiniert durch

RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN
Germany

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Leistungen

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan (DMP).

The Open Research Data Pilot will be prepared and submitted to the European Commission.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (5)

FOND planning with explicit fairness assumptions

Autoren: Rodriguez, Ivan D.; Bonet, Blai; Sardina, Sebastian; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 4, 2022, ISSN 1076-9757
Herausgeber: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
DOI: 10.1613/jair.1.13599

Automated planning instance generation with neuro-symbolic AI

Autoren: Carlos Núñez-Molina, Pablo Mesejo, Juan Fernández-Olivares
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence, Ausgabe 352, 2026, Seite(n) 104471, ISSN 0004-3702
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artint.2025.104471

First-Order Representation Languages for Goal-Conditioned RL

Autoren: Simon Ståhlberg, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 40, 2026, Seite(n) 36394-36402, ISSN 2374-3468
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v40i43.40960

General Policies, Subgoal Structure, and Planning Width

Autoren: Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 80, 2024, Seite(n) 475-516, ISSN 1076-9757
Herausgeber: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
DOI: 10.1613/jair.1.15581

Expressing and Exploiting Subgoal Structure in Classical Planning Using Sketches

Autoren: Dominik Drexler, Jendrik Seipp, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 80, 2024, ISSN 1076-9757
Herausgeber: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
DOI: 10.1613/jair.1.15821

Conference proceedings (32)

Learning Generalized Policies Without Supervision Using GNNs

Autoren: Simon Stählberg, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR), 2022
Herausgeber: IJCAI Organization
DOI: 10.48550/arxiv.2205.06002

General Policies, Serializations, and Planning Width

Autoren: Bonet, Blai; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proceedings AAAI, 2021
Herausgeber: AAAI Press

On Policy Reuse: An Expressive Language for Representing and Executing General Policies that Call Other Policies

Autoren: Blai Bonet, Dominik Drexler, Héctor Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, Ausgabe 34, 2024, Seite(n) 31-39, ISSN 2334-0843
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/icaps.v34i1.31458

Expressing and Exploiting the Common Subgoal Structure of Classical Planning Domains Using Sketches.

Autoren: Dominik Drexler, Jendrik Seipp, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the 18th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2021
Herausgeber: IJCAI Organization

Learning Generalized Policies for Fully Observable Non-Deterministic Planning Domains

Autoren: Hofmann, Till; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proc. Int. Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025
Herausgeber: IJCAI Organization
DOI: 10.48550/arxiv.2404.02499

Online Action Recognition

Autoren: Suárez Hernández, Alejandro; Segovia Aguas, Javier; Torras, Carme; Alenyà Ribas, Guillem
Veröffentlicht in: Proc. National Conf. on Artificial Intelligence (AAAI), 2021
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2012.07464

Learning first-order symbolic planning representations that are grounded

Autoren: Andres Occhipinti, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. ICAPS Workshop on Bridging the Gap Between AI Planning and Reinforcement Learning, 2022
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2204.11902

Learning General Policies with Policy Gradient Methods

Autoren: Simon Ståhlberg, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twentieth International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2023, Seite(n) 647-657, ISBN 978-1-956792-02-7
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2023/63

Learning Generalized Policies for Fully Observable Non-Deterministic Planning Domains

Autoren: Till Hofmann, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, 2024, ISBN 978-1-956792-04-1
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/744

Learning to Ground Existentially Quantified Goals

Autoren: Martin Funkquist, Simon Ståhlberg, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Knowledge Representation and Reasoning, 2024
Herausgeber: IJCAI Org

Learning Lifted STRIPS Models from Action Traces alone: A Simple, General, and Scalable Solution

Autoren: Jonas Gösgens, Niklas Jansen, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, Ausgabe 35, 2025, Seite(n) 189-197, ISSN 2334-0843
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/icaps.v35i1.36117

Learning Sketches for Decomposing Planning Problems into Subproblems of Bounded Width

Autoren: Dominik Drexler, Jendrik Seipp, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Planning and Scheduling (ICAPS), 2022
Herausgeber: AAAI Press

Learning Generalized Policies for Fully Observable Non-Deterministic Planning Domains

Autoren: Till Hofmann, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, 2025
Herausgeber: IJCAI Organization

Learning General Policies from Small Examples Without Supervision

Autoren: Francès, Guillem; Bonet, Blai; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proceedings AAAI, 2021
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2101.00692

Learning to Search and Searching to Learn for Generalization in Planning

Autoren: Michael Aichmüller , Yannik Hesse , Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Machine Learning (ICML), 2026
Herausgeber: Proc. of Machine Learning Research (PMLR)

Learning More Expressive General Policies for Classical Planning Domains

Autoren: Simon Ståhlberg, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, Seite(n) 26697-26706
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v39i25.34872

Symmetries and Expressive Requirements for Learning General Policies

Autoren: Dominik Drexler, Simon Ståhlberg, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Knowledge Representation and Reasoning, 2024
Herausgeber: IJCAI Org.

Learning Hierarchical Policies by Iteratively Reducing the Width of Sketch Rules

Autoren: Dominik Drexler, Jendrik Seipp, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twentieth International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2023, Seite(n) 208-218
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2023/21

Learning First-Order Representations for Planning from Black Box States: New Results

Autoren: Ivan D. Rodriguez; Blai Bonet; Javier Romero; Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the 18th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2021
Herausgeber: IJCAI Organization
DOI: 10.24963/kr.2021/51

Generalized Planning as Heuristic Search

Autoren: Segovia-Aguas, Javier; Jiménez, Sergio; Jonsson, Anders
Veröffentlicht in: Proc. Int. Conf. on Planning and Scheduling (ICAPS), 2021
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2103.14434

Learning Lifted Action Models from Traces of Incomplete Actions and States

Autoren: Niklas Jansen, Jonas Gösgens, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the TwentySecond International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2025, Seite(n) 832-842
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2025/80

Symmetries and Expressive Requirements for Learning General Policies

Autoren: Dominik Drexler, Simon Ståhlberg, Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the TwentyFirst International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2024, Seite(n) 845-855
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2024/79

Flexible FOND Planning with Explicit Fairness Assumptions

Autoren: Rodriguez, Ivan D.; Bonet, Blai; Sardina, Sebastian; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-First International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2021
Herausgeber: AAAI Press

Learning General Policies from Examples

Autoren: Blai Bonet, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the TwentySecond International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2025, Seite(n) 740-750
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2025/71

Target Languages (vs. Inductive Biases) for Learning to Act and Plan

Autoren: Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proceedings AAAI, 2022
Herausgeber: AAAI Press

Learning General Optimal Policies with Graph Neural Networks: Expressive Power, Transparency, and Limits

Autoren: Ståhlberg, Simon; Bonet, Blai; Geffner, Hector
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-Second International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2022
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2109.10129

From Next Token Prediction to (STRIPS) World Models

Autoren: Carlos Núñez-Molina, Vicenç Gómez, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. KR, 2026
Herausgeber: IJCAI Organization

Learning Lifted Action Models from Traces with Minimal Information About Actions and States

Autoren: Jonas Gösgens, Niklas Jansen, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proc. KR., 2026
Herausgeber: IJCAI Organization

Sketch Decompositions for Classical Planning via Deep Reinforcement Learning

Autoren: Michael Aichmüller, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2025, Seite(n) 8438-8446
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2025/938

LTLf Synthesis on First-Order Agent Programs in Nondeterministic Environments

Autoren: Till Hofmann, Jens Claßen
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe 39, 2025, Seite(n) 14976-14986
Herausgeber: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v39i14.33642

Combined Task and Motion Planning via Sketch Decompositions

Autoren: Magí Dalmau Moreno, Néstor García, Vicenç Gómez, Héctor Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, Ausgabe 34, 2024, Seite(n) 123-132, ISSN 2334-0843
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/icaps.v34i1.31468

Learning to Ground Existentially Quantified Goals

Autoren: Martin Funkquist, Simon Ståhlberg, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Proceedings of the TwentyFirst International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2024, Seite(n) 856-866
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/kr.2024/80

Monographic books (1)

Probabilistic and Causal Inference: The Works of Judea Pearl

Autoren: Hector Geffner, Rina Dechter, Joseph Y. Halpern (Editors)
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: ACM Books
DOI: 10.1145/3501714

Other (2)

Differentiable Learning of Lifted Action Schemas for Classical Planning

Autoren: Jonas Reiter, Jakob Elias Gebler, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Submitted, 2026
Herausgeber: Arxiv

Efficient Lookahead Encoding and Abstracted Width for Learning General Policies in Classical Planning

Autoren: Michael Aichmüller, Simon Ståhlberg, Martin Funkquist, Hector Geffner
Veröffentlicht in: Submitted, 2026
Herausgeber: Arxiv