論文の概要: Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04712v1
• Date: Tue, 10 May 2022 07:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 18:08:28.520695
• Title: Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey
• Title（参考訳）: 知識強化機械学習と自動運転への応用:調査
• Authors: Julian W\"ormann, Daniel Bogdoll, Etienne B\"uhrle, Han Chen, Evaristus Fuh Chuo, Kostadin Cvejoski, Ludger van Elst, Tobias Glei{\ss}ner, Philip Gottschall, Stefan Griesche, Christian Hellert, Christian Hesels, Sebastian Houben, Tim Joseph, Niklas Keil, Johann Kelsch, Hendrik K\"onigshof, Erwin Kraft, Leonie Kreuser, Kevin Krone, Tobias Latka, Denny Mattern, Stefan Matthes, Mohsin Munir, Moritz Nekolla, Adrian Paschke, Maximilian Alexander Pintz, Tianming Qiu, Faraz Qureishi, Syed Tahseen Raza Rizvi, J\"org Reichardt, Laura von Rueden, Stefan Rudolph, Alexander Sagel, Gerhard Schunk, Hao Shen, Hendrik Stapelbroek, Vera Stehr, Gurucharan Srinivas, Anh Tuan Tran, Abhishek Vivekanandan, Ya Wang, Florian Wasserrab, Tino Werner, Christian Wirth, Stefan Zwicklbauer
• Abstract要約: この研究は、データベースのモデルと既存の知識を組み合わせたテクニックの概要を提供する。 自動運転分野の応用に特に注意が向けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.69678931937676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 代表的データセットの存在は多くの成功した人工知能と機械学習モデルの前提条件である。 しかしながら、これらのモデルのその後の適用は、トレーニングに使用するデータで不十分に表現されるシナリオを伴うことが多い。 理由は多様体であり、時間とコストの制約から倫理的考察まで様々である。 その結果、これらのモデル、特に安全クリティカルなアプリケーションでの信頼性の高い使用は、大きな課題となる。 追加的な既存の知識ソースを活用することは、純粋データ駆動アプローチの制限を克服し、最終的にはこれらのモデルの一般化能力を高めるための鍵となる。 さらに、知識に適合する予測は、不十分なシナリオにおいても信頼できる安全な決定を下すのに不可欠である。 本研究は、データベースモデルと既存の知識を組み合わせた文献における既存の技術と手法の概要を提供する。 識別されたアプローチはカテゴリ統合、抽出、適合性に従って構成される。 自動運転分野の応用には特に注意が払われている。

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