論文の概要: Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using Cooperative Co-Evolutionary Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13807v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 17:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 15:34:44.252470
• Title: Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using Cooperative Co-Evolutionary Search
• Title（参考訳）: 協調進化探索によるML対応自律システムの危険性境界の同定
• Authors: Sepehr Sharifi, Donghwan Shin, Lionel C. Briand and Nathan Aschbacher
• Abstract要約: 自律システムにおけるMLコンポーネント(MLC)のハザード境界を解析により同定することが不可欠である。 協調進化アルゴリズム(CCEA)に基づく新しい手法であるMLCSHEを提案する。 複雑な自律走行車(AV)のケーススタディにおけるMLCSHEの有効性と効率について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8622458785726925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Machine Learning (ML)-enabled autonomous systems (MLASs), it is essential to identify the hazard boundary of ML Components (MLCs) in the MLAS under analysis. Given that such boundary captures the conditions in terms of MLC behavior and system context that can lead to hazards, it can then be used to, for example, build a safety monitor that can take any predefined fallback mechanisms at runtime when reaching the hazard boundary. However, determining such hazard boundary for an ML component is challenging. This is due to the space combining system contexts (i.e., scenarios) and MLC behaviors (i.e., inputs and outputs) being far too large for exhaustive exploration and even to handle using conventional metaheuristics, such as genetic algorithms. Additionally, the high computational cost of simulations required to determine any MLAS safety violations makes the problem even more challenging. Furthermore, it is unrealistic to consider a region in the problem space deterministically safe or unsafe due to the uncontrollable parameters in simulations and the non-linear behaviors of ML models (e.g., deep neural networks) in the MLAS under analysis. To address the challenges, we propose MLCSHE (ML Component Safety Hazard Envelope), a novel method based on a Cooperative Co-Evolutionary Algorithm (CCEA), which aims to tackle a high-dimensional problem by decomposing it into two lower-dimensional search subproblems. Moreover, we take a probabilistic view of safe and unsafe regions and define a novel fitness function to measure the distance from the probabilistic hazard boundary and thus drive the search effectively. We evaluate the effectiveness and efficiency of MLCSHE on a complex Autonomous Vehicle (AV) case study. Our evaluation results show that MLCSHE is significantly more effective and efficient compared to a standard genetic algorithm and random search.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)対応自律システム(MLAS)では,MLコンポーネント(MLC)の危険境界を解析で識別することが不可欠である。 このようなバウンダリがLCCの振る舞いやハザードに繋がるシステムコンテキストという観点で条件を捉えていることを考慮すれば、例えばハザード境界に到達する際に、事前に定義されたフォールバック機構を実行時に取得できる安全モニターを構築することができる。 しかし、このようなMLコンポーネントのハザード境界を決定することは困難である。 これは、システムコンテキスト(例:シナリオ)とLCCの振る舞い(例:入力と出力)を組み合わせた空間が、徹底的な探索には大きすぎることや、遺伝的アルゴリズムのような従来のメタヒューリスティック(メタヒューリスティック)を扱うことに起因している。 さらに、MLASの安全性違反を判定するために必要なシミュレーションの計算コストが高いため、この問題はさらに難しくなる。 さらに、シミュレーションにおける制御不能なパラメータとMLASにおけるMLモデル(例えばディープニューラルネットワーク)の非線形な振る舞いのために、問題空間内の領域が決定論的に安全または安全でないと考えることは非現実的である。 この課題に対処するために,協調進化アルゴリズム(CCEA)に基づく新しい手法であるMLCSHE(ML Component Safety Hazard Envelope)を提案する。 さらに,安全で安全でない領域を確率論的に捉え,確率的ハザード境界からの距離を測定する新しい適合関数を定義し,探索を効果的に推進する。 複雑な自律走行車(AV)におけるMLCSHEの有効性と効率について検討した。 評価の結果,MLCSHEは標準的な遺伝的アルゴリズムやランダム検索よりも効率的かつ効率的であることが示唆された。

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