論文の概要: veriFIRE: Verifying an Industrial, Learning-Based Wildfire Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03287v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 19:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 17:29:09.240542
• Title: veriFIRE: Verifying an Industrial, Learning-Based Wildfire Detection System
• Title（参考訳）: veriFIRE: 産業用学習型山火事検知システム検証
• Authors: Guy Amir, Ziv Freund, Guy Katz, Elad Mandelbaum, Idan Refaeli
• Abstract要約: 我々は,実世界の安全クリティカルシステムの信頼性向上を目的とした,産業と学界のコラボレーションであるVeriFIREプロジェクトについて紹介する。 本稿では,システムとその特性について述べるとともに,システムの一貫性を検証する試みについて述べる。 我々は,本研究を,学術指向の検証ツールを実世界の興味あるシステムに組み込むための一歩とみなしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14680035572775532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this short paper, we present our ongoing work on the veriFIRE project -- a collaboration between industry and academia, aimed at using verification for increasing the reliability of a real-world, safety-critical system. The system we target is an airborne platform for wildfire detection, which incorporates two deep neural networks. We describe the system and its properties of interest, and discuss our attempts to verify the system's consistency, i.e., its ability to continue and correctly classify a given input, even if the wildfire it describes increases in intensity. We regard this work as a step towards the incorporation of academic-oriented verification tools into real-world systems of interest.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,産業とアカデミアのコラボレーションであるverifireプロジェクトについて,実世界の安全クリティカルシステムの信頼性向上のための検証を目標とした,現在進行中の課題について述べる。 対象とするシステムは,2つのディープニューラルネットワークを組み込んだ,山火事検出のための空中プラットフォームである。 本稿では,システムとその興味特性について述べるとともに,ワイルドファイアが強度の増大を表現していても,システムの一貫性,すなわち,入力を継続し,正しく分類する能力を検証する試みについて述べる。 我々は,本研究を,学術指向の検証ツールを実世界の興味あるシステムに組み込むための一歩と考えている。

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