論文の概要: Identifying Causal Structure in Dynamical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03906v2
- Date: Mon, 18 Jul 2022 06:29:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 21:33:55.820827
- Title: Identifying Causal Structure in Dynamical Systems
- Title（参考訳）: 力学系における因果構造同定
- Authors: Dominik Baumann, Friedrich Solowjow, Karl H. Johansson, and Sebastian
Trimpe
- Abstract要約: 制御系の因果構造を同定する手法を提案する。
ロボットアームの実験では、実世界のデータから信頼性の高い因果同定が示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.451261098085498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mathematical models are fundamental building blocks in the design of
dynamical control systems. As control systems are becoming increasingly complex
and networked, approaches for obtaining such models based on first principles
reach their limits. Data-driven methods provide an alternative. However,
without structural knowledge, these methods are prone to finding spurious
correlations in the training data, which can hamper generalization capabilities
of the obtained models. This can significantly lower control and prediction
performance when the system is exposed to unknown situations. A preceding
causal identification can prevent this pitfall. In this paper, we propose a
method that identifies the causal structure of control systems. We design
experiments based on the concept of controllability, which provides a
systematic way to compute input trajectories that steer the system to specific
regions in its state space. We then analyze the resulting data leveraging
powerful techniques from causal inference and extend them to control systems.
Further, we derive conditions that guarantee the discovery of the true causal
structure of the system. Experiments on a robot arm demonstrate reliable causal
identification from real-world data and enhanced generalization capabilities.
- Abstract（参考訳）: 数学的モデルは動的制御系の設計における基本的な構成要素である。
制御システムはますます複雑でネットワーク化されつつあり、第一原理に基づくモデルを得るためのアプローチは限界に達している。
データ駆動型メソッドは代替手段を提供する。
しかし、構造的な知識がなければ、これらの手法はトレーニングデータに散発的な相関を見つけやすいため、得られたモデルの一般化能力を妨げる可能性がある。
これにより、システムが未知の状況に晒された場合、制御と予測性能が著しく低下する。
先行する因果識別は、この落とし穴を防ぐことができる。
本稿では,制御系の因果構造を同定する手法を提案する。
制御可能性の概念に基づく実験を設計し、状態空間内の特定の領域にシステムを操る入力軌跡を体系的に計算する方法を提供する。
次に,因果推論の強力な手法を用いて得られたデータを解析し,制御系に拡張する。
さらに,システムの真の因果構造の発見を保証する条件を導出する。
ロボットアームの実験は、実世界のデータから信頼できる因果識別を示し、一般化能力を高める。
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