論文の概要: Forking Uncertainties: Reliable Prediction and Model Predictive Control with Sequence Models via Conformal Risk Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10299v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 11:35:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 14:59:28.117781
• Title: Forking Uncertainties: Reliable Prediction and Model Predictive Control with Sequence Models via Conformal Risk Control
• Title（参考訳）: 不確かさのフォーク:コンフォーマルリスク制御によるシーケンスモデルによる信頼性予測とモデル予測制御
• Authors: Matteo Zecchin, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: 本稿では,事前設計した確率予測器が生成した予測に基づいて,信頼性の高いエラーバーを生成する,新しいポストホックキャリブレーション手法を提案する。 最先端技術とは異なり、PTS-CRCはカバレッジ以上の信頼性定義を満たすことができる。 PTS-CRC予測と制御の性能を,無線ネットワークの文脈における多くのユースケースの研究により実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.918012779935246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In many real-world problems, predictions are leveraged to monitor and control cyber-physical systems, demanding guarantees on the satisfaction of reliability and safety requirements. However, predictions are inherently uncertain, and managing prediction uncertainty presents significant challenges in environments characterized by complex dynamics and forking trajectories. In this work, we assume access to a pre-designed probabilistic implicit or explicit sequence model, which may have been obtained using model-based or model-free methods. We introduce probabilistic time series-conformal risk prediction (PTS-CRC), a novel post-hoc calibration procedure that operates on the predictions produced by any pre-designed probabilistic forecaster to yield reliable error bars. In contrast to existing art, PTS-CRC produces predictive sets based on an ensemble of multiple prototype trajectories sampled from the sequence model, supporting the efficient representation of forking uncertainties. Furthermore, unlike the state of the art, PTS-CRC can satisfy reliability definitions beyond coverage. This property is leveraged to devise a novel model predictive control (MPC) framework that addresses open-loop and closed-loop control problems under general average constraints on the quality or safety of the control policy. We experimentally validate the performance of PTS-CRC prediction and control by studying a number of use cases in the context of wireless networking. Across all the considered tasks, PTS-CRC predictors are shown to provide more informative predictive sets, as well as safe control policies with larger returns.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の多くの問題では、サイバーフィジカルシステムの監視と制御に予測が活用され、信頼性と安全要件の満足度が保証される。 しかし、予測は本質的に不確実であり、予測の不確実性の管理は複雑な力学とフォーク軌道を特徴とする環境において重大な課題をもたらす。 本研究では,モデルベースあるいはモデルフリー手法を用いて,事前設計した確率的暗黙的あるいは明示的シーケンスモデルへのアクセスを仮定する。 我々は,事前設計した確率予測器が生成した予測に基づいて,信頼性のあるエラーバーを生成する,新しいポストホックキャリブレーション手法PTS-CRCを導入する。 既存の技術とは対照的に、PTS-CRCはシーケンスモデルからサンプリングされた複数のプロトタイプ軌道のアンサンブルに基づいて予測セットを生成し、不確実性の効率的な表現を支援する。 さらに、最先端技術とは異なり、PTS-CRCはカバレッジ以上の信頼性定義を満たすことができる。 この特性を利用して、制御ポリシーの品質や安全性に関する一般的な平均制約の下で、オープンループおよびクローズループ制御問題に対処する新しいモデル予測制御(MPC)フレームワークを考案する。 PTS-CRC予測と制御の性能を,無線ネットワークの文脈における多くのユースケースの研究により実験的に検証した。 PTS-CRC予測器は、考慮された全てのタスクに対して、より有益な予測セットを提供するとともに、より大きなリターンを持つ安全な制御ポリシーを提供する。

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