論文の概要: System Theoretic View on Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04042v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 16:51:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 14:37:50.532215
• Title: System Theoretic View on Uncertainties
• Title（参考訳）: 不確実性に関するシステム理論
• Authors: Roman Gansch, Ahmad Adee
• Abstract要約: 本稿では,性能制限に対処するシステム理論アプローチを提案する。 我々は不確実性、すなわち知識の欠如に基づく分類を根本原因とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The complexity of the operating environment and required technologies for highly automated driving is unprecedented. A different type of threat to safe operation besides the fault-error-failure model by Laprie et al. arises in the form of performance limitations. We propose a system theoretic approach to handle these and derive a taxonomy based on uncertainty, i.e. lack of knowledge, as a root cause. Uncertainty is a threat to the dependability of a system, as it limits our ability to assess its dependability properties. We distinguish uncertainties by aleatory (inherent to probabilistic models), epistemic (lack of model parameter knowledge) and ontological (incompleteness of models) in order to determine strategies and methods to cope with them. Analogous to the taxonomy of Laprie et al. we cluster methods into uncertainty prevention (use of elements with well-known behavior, avoiding architectures prone to emergent behavior, restriction of operational design domain, etc.), uncertainty removal (during design time by design of experiment, etc. and after release by field observation, continuous updates, etc.), uncertainty tolerance (use of redundant architectures with diverse uncertainties, uncertainty aware deep learning, etc.) and uncertainty forecasting (estimation of residual uncertainty, etc.).
• Abstract（参考訳）: 運転環境の複雑さと高度に自動化された運転に必要な技術は前例がない。 Laprieらによるフォールト・エラー・障害モデル以外の、安全な運用に対する別のタイプの脅威は、パフォーマンス制限の形で発生します。 そこで本研究では,不確実性,すなわち知識の欠如を根源として分類法を導出するためのシステム理論的手法を提案する。 不確実性はシステムの依存性に対する脅威であり、その依存性特性を評価する能力を制限する。 我々は,不確かさを経験的(確率的モデルに忠実),認識論的(モデルパラメータ知識の欠如),オントロジ的(モデルの不完全性)によって区別し,それに対処するための戦略と方法を決定する。 Analogous to the taxonomy of Laprie et al. we cluster methods into uncertainty prevention (use of elements with well-known behavior, avoiding architectures prone to emergent behavior, restriction of operational design domain, etc.), uncertainty removal (during design time by design of experiment, etc. and after release by field observation, continuous updates, etc.), uncertainty tolerance (use of redundant architectures with diverse uncertainties, uncertainty aware deep learning, etc.) and uncertainty forecasting (estimation of residual uncertainty, etc.).

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