論文の概要: Parallel and Multi-Objective Falsification with Scenic and VerifAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04164v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 01:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 02:27:45.297011
• Title: Parallel and Multi-Objective Falsification with Scenic and VerifAI
• Title（参考訳）: シナリオとVerifAIによる並列・多目的ファルシフィケーション
• Authors: Kesav Viswanadha, Edward Kim, Francis Indaheng, Daniel J. Fremont, Sanjit A. Seshia
• Abstract要約: シナリオ仕様言語とVerifAIツールキットの拡張について述べる。 まず,Scanicのシミュレーションとサンプリング機能の両方にインタフェースを組み込んだ並列化フレームワークを提案する。 次に、サンプリング中の多目的最適化をサポートするために、VerifAIのファルシフィケーションアルゴリズムの拡張を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.152087017964584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Falsification has emerged as an important tool for simulation-based verification of autonomous systems. In this paper, we present extensions to the Scenic scenario specification language and VerifAI toolkit that improve the scalability of sampling-based falsification methods by using parallelism and extend falsification to multi-objective specifications. We first present a parallelized framework that is interfaced with both the simulation and sampling capabilities of Scenic and the falsification capabilities of VerifAI, reducing the execution time bottleneck inherently present in simulation-based testing. We then present an extension of VerifAI's falsification algorithms to support multi-objective optimization during sampling, using the concept of rulebooks to specify a preference ordering over multiple metrics that can be used to guide the counterexample search process. Lastly, we evaluate the benefits of these extensions with a comprehensive set of benchmarks written in the Scenic language.
• Abstract（参考訳）: Falsificationは、自律システムのシミュレーションベースの検証のための重要なツールとして登場した。 本稿では,並列性を活用し,多目的仕様までファルシフィケーションを拡張することで,サンプリングベースファルシフィケーション法のスケーラビリティを向上するシナリオ仕様言語とVerifAIツールキットの拡張について述べる。 まず,Scanic のシミュレーションとサンプリング機能と VerifAI のファルシフィケーション機能の両方にインターフェースされた並列化フレームワークを提案する。 次に,本アルゴリズムを拡張して,サンプリング中の多目的最適化を支援する。ルールブックの概念を用いて,逆例探索プロセスの導出に使用できる複数のメトリクスに対する優先順序を指定する。 最後に、これらの拡張の利点を、シークエンス言語で書かれた包括的なベンチマークセットで評価する。

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