論文の概要: Formal Analysis and Redesign of a Neural Network-Based Aircraft Taxiing
System with VerifAI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07173v1
- Date: Thu, 14 May 2020 17:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 04:55:57.934473
- Title: Formal Analysis and Redesign of a Neural Network-Based Aircraft Taxiing
System with VerifAI
- Title（参考訳）: VerifAIを用いたニューラルネットワークによる航空機税体系の形式解析と再設計
- Authors: Daniel J. Fremont, Johnathan Chiu, Dragos D. Margineantu, Denis
Osipychev, and Sanjit A. Seshia
- Abstract要約: VerifAIツールキットを用いた安全クリティカルな自律システムの厳密な設計に対する統一的なアプローチを示す。
VerifAIは、モデリング、ファルシフィケーション、MLコンポーネントの再トレーニングを含む、デザインプロセスにまたがるタスクのための統合ツールチェーンを提供する。
本研究は,ボーイング社が開発した無人航空機タクシー実験システムにおける産業ケーススタディにおいて,これらの応用のすべてを評価するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.920947681019465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We demonstrate a unified approach to rigorous design of safety-critical
autonomous systems using the VerifAI toolkit for formal analysis of AI-based
systems. VerifAI provides an integrated toolchain for tasks spanning the design
process, including modeling, falsification, debugging, and ML component
retraining. We evaluate all of these applications in an industrial case study
on an experimental autonomous aircraft taxiing system developed by Boeing,
which uses a neural network to track the centerline of a runway. We define
runway scenarios using the Scenic probabilistic programming language, and use
them to drive tests in the X-Plane flight simulator. We first perform
falsification, automatically finding environment conditions causing the system
to violate its specification by deviating significantly from the centerline (or
even leaving the runway entirely). Next, we use counterexample analysis to
identify distinct failure cases, and confirm their root causes with specialized
testing. Finally, we use the results of falsification and debugging to retrain
the network, eliminating several failure cases and improving the overall
performance of the closed-loop system.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,安全クリティカルな自律システムの厳密な設計への統一的アプローチをvelifaiツールキットを用いて実証する。
VerifAIは、モデリング、ファルシフィケーション、デバッグ、MLコンポーネントの再トレーニングを含む、デザインプロセスにまたがるタスクのための統合ツールチェーンを提供する。
滑走路の中央線をニューラルネットワークで追跡するboeingが開発した自律型無人航空機タクシーシステムに関する産業ケーススタディにおいて,これらすべての応用を評価した。
本研究では,Scanic Probabilistic Language を用いて滑走路シナリオを定義し,それを X-Plane 飛行シミュレータでテストする。
我々はまず、中心線からかなり逸脱(あるいは滑走路を完全に残す)することで、システムが仕様に違反している環境条件を自動的に見つける。
次に,反例分析を用いて,特定の障害事例を特定し,その根本原因を専門的なテストで確認する。
最後に、ファルシフィケーションとデバッギングの結果を用いてネットワークを再トレーニングし、いくつかの障害ケースを排除し、クローズドループシステム全体の性能を改善する。
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