論文の概要: A Bayesian Framework for Digital Twin-Based Control, Monitoring, and
Data Collection in Wireless Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01351v1
- Date: Fri, 2 Dec 2022 18:13:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 18:00:14.738520
- Title: A Bayesian Framework for Digital Twin-Based Control, Monitoring, and
Data Collection in Wireless Systems
- Title（参考訳）: 無線システムにおけるディジタル双対制御・監視・データ収集のためのベイズ的フレームワーク
- Authors: Clement Ruah, Osvaldo Simeone, Bashir Al-Hashimi
- Abstract要約: デジタルツイン(DT)プラットフォームは、ソフトウェアベースのオープンな通信システムを制御、監視、分析するための有望なパラダイムと見なされている。
DTシステムのデプロイにおける重要な課題は、DTにおける仮想制御の最適化、監視、分析が安全で信頼性の高いものであることを保証することである。
本稿では,DTにおけるモデル不確実性の定量化と解析を目的とした一般ベイズフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.62844128870099
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Commonly adopted in the manufacturing and aerospace sectors, digital twin
(DT) platforms are increasingly seen as a promising paradigm to control,
monitor, and analyze software-based, "open", communication systems. Notably, DT
platforms provide a sandbox in which to test artificial intelligence (AI)
solutions for communication systems, potentially reducing the need to collect
data and test algorithms in the field, i.e., on the physical twin (PT). A key
challenge in the deployment of DT systems is to ensure that virtual control
optimization, monitoring, and analysis at the DT are safe and reliable,
avoiding incorrect decisions caused by "model exploitation". To address this
challenge, this paper presents a general Bayesian framework with the aim of
quantifying and accounting for model uncertainty at the DT that is caused by
limitations in the amount and quality of data available at the DT from the PT.
In the proposed framework, the DT builds a Bayesian model of the communication
system, which is leveraged to enable core DT functionalities such as control
via multi-agent reinforcement learning (MARL), monitoring of the PT for anomaly
detection, prediction, data-collection optimization, and counterfactual
analysis. To exemplify the application of the proposed framework, we
specifically investigate a case-study system encompassing multiple sensing
devices that report to a common receiver. Experimental results validate the
effectiveness of the proposed Bayesian framework as compared to standard
frequentist model-based solutions.
- Abstract（参考訳）: 製造部門と航空宇宙部門で一般的に採用されているデジタルツイン(dt)プラットフォームは、ソフトウェアベースの「オープン」通信システムを制御、監視、分析するための有望なパラダイムと見なされている。
特にDTプラットフォームは、通信システムのための人工知能(AI)ソリューションをテストするサンドボックスを提供しており、物理的ツイン(PT)上のフィールドにおけるデータ収集とテストアルゴリズムの必要性を低減させる可能性がある。
DTシステムのデプロイにおける重要な課題は、DTにおける仮想制御の最適化、監視、分析が安全で信頼性の高いものであることを保証することである。
この課題に対処するため,本論文では,PTからDTで利用可能なデータ量と品質の制限に起因するDTにおけるモデル不確実性の定量化と説明を目的とした一般ベイズフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,マルチエージェント強化学習(marl)による制御,異常検出のためのpt監視,予測,データ収集最適化,反事実分析などのコアdt機能を実現するために,通信システムのベイズモデルを構築した。
提案手法の適用例を示すために,共通受信機に通知する複数のセンシングデバイスを包含するケーススタディシステムを具体的に検討する。
実験により,提案したベイズフレームワークの有効性を,標準頻繁なモデルベースソリューションと比較して検証した。
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