論文の概要: AAM-Gym: Artificial Intelligence Testbed for Advanced Air Mobility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04513v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 13:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 15:25:08.932385
• Title: AAM-Gym: Artificial Intelligence Testbed for Advanced Air Mobility
• Title（参考訳）: AAM-Gym:高度エアモビリティのための人工知能テストベッド
• Authors: Marc Brittain, Luis E. Alvarez, Kara Breeden, Ian Jessen
• Abstract要約: AAM-Gymは、AAM(Advanced Air Mobility)のための研究開発用ベッドである。 AAMは、新しいタイプの航空機を活用することで、地上の交通量と排気量を減らし、旅行に革命をもたらす可能性がある。 AIアルゴリズムの検証には、一般的なAAMシナリオと、パフォーマンスを評価するための高速なシミュレーションが必要だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce AAM-Gym, a research and development testbed for Advanced Air Mobility (AAM). AAM has the potential to revolutionize travel by reducing ground traffic and emissions by leveraging new types of aircraft such as electric vertical take-off and landing (eVTOL) aircraft and new advanced artificial intelligence (AI) algorithms. Validation of AI algorithms require representative AAM scenarios, as well as a fast time simulation testbed to evaluate their performance. Until now, there has been no such testbed available for AAM to enable a common research platform for individuals in government, industry, or academia. MIT Lincoln Laboratory has developed AAM-Gym to address this gap by providing an ecosystem to develop, train, and validate new and established AI algorithms across a wide variety of AAM use-cases. In this paper, we use AAM-Gym to study the performance of two reinforcement learning algorithms on an AAM use-case, separation assurance in AAM corridors. The performance of the two algorithms is demonstrated based on a series of metrics provided by AAM-Gym, showing the testbed's utility to AAM research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AAM(Advanced Air Mobility)のための研究開発用ベッドであるAAM-Gymを紹介する。 AAMは、電気垂直離着陸(eVTOL)航空機や新しい高度な人工知能(AI)アルゴリズムなどの新しいタイプの航空機を活用することで、地上交通と排出を減らすことで、旅行に革命をもたらす可能性がある。 AIアルゴリズムの検証には、一般的なAAMシナリオと、パフォーマンスを評価するための高速なシミュレーションが必要だ。 これまで、AAMが政府、産業、学界の個人に対して共通の研究プラットフォームを実現するためのテストベッドは存在していなかった。 MIT Lincoln LaboratoryはAAM-Gymを開発し、さまざまなAAMユースケースで、新しく確立されたAIアルゴリズムを開発し、訓練し、検証するエコシステムを提供することによって、このギャップに対処した。 本稿では,AAM廊下における2つの強化学習アルゴリズムの性能,分離保証について,AAM-Gymを用いて検討する。 2つのアルゴリズムのパフォーマンスは、AAM-Gymが提供した一連のメトリクスに基づいて示され、テストベッドがAAM研究に有効であることを示す。

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