論文の概要: Green Resilience of Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05201v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 08:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:56:14.311563
• Title: Green Resilience of Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: サイバー物理システムのグリーンレジリエンス
• Authors: Diaeddin Rimawi
• Abstract要約: Cyber-Physical System (CPS) は、ハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネントの両方を結合してリアルタイムサービスを実行するシステムである。 システムのレジリエンスを達成するためには、リカバリ技術が必要である。 この提案は、CPSにおけるレジリエンスとグリーンを達成するためのゲーム理論ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Cyber-Physical System (CPS) represents systems that join both hardware and software components to perform real-time services. Maintaining the system's reliability is critical to the continuous delivery of these services. However, the CPS running environment is full of uncertainties and can easily lead to performance degradation. As a result, the need for a recovery technique is highly needed to achieve resilience in the system, with keeping in mind that this technique should be as green as possible. This early doctorate proposal, suggests a game theory solution to achieve resilience and green in CPS. Game theory has been known for its fast performance in decision-making, helping the system to choose what maximizes its payoffs. The proposed game model is described over a real-life collaborative artificial intelligence system (CAIS), that involves robots with humans to achieve a common goal. It shows how the expected results of the system will achieve the resilience of CAIS with minimized CO2 footprint.
• Abstract（参考訳）: Cyber-Physical System (CPS) は、ハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネントの両方を結合してリアルタイムサービスを実行するシステムである。 システムの信頼性を維持することは、これらのサービスの継続的デリバリにとって重要です。 しかし、CPS実行環境は不確実性に満ちており、容易に性能劣化につながる可能性がある。 その結果、システムのレジリエンスを達成するためには、回復技術の必要性が高く、この技術は可能な限り緑色であることに留意する必要がある。 この初期の博士号の提案は、CPSにおけるレジリエンスとグリーンを達成するためのゲーム理論のソリューションを提案する。 ゲーム理論は意思決定の速さで知られており、システムが利益を最大化するものを選択するのに役立っている。 提案したゲームモデルは,人間とロボットが共通の目標を達成するための,現実の協調人工知能システム(CAIS)上で記述される。 システムの期待される結果は,CO2フットプリントを最小限に抑えたCAISのレジリエンスを実現する方法を示している。

関連論文リスト

• Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
  産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。 製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T10:47:10Z)
• Towards an Engineering Discipline for Resilient Cyber-Physical Systems [0.0]
  レジリエンスという用語は、正しいサービスを提供しながら予期せぬ入力に対処する能力を指す。 私の論文は、レジリエントなサイバー物理システムのためのエンジニアリングの分野を開拓することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T11:50:01Z)
• Disentangling the Causes of Plasticity Loss in Neural Networks [55.23250269007988]
  可塑性の喪失は複数の独立したメカニズムに分解できることを示す。 種々の非定常学習タスクにおいて, 層正規化と重み劣化の組み合わせは, 可塑性維持に極めて有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T00:02:33Z)
• GResilience: Trading Off Between the Greenness and the Resilience of Collaborative AI Systems [1.869472599236422]
  本稿では, レジリエンスとグリーンネスのトレードオフが可能なCAIS回復行動を自動的に評価する手法を提案する。 本研究の目的は,最適化による1エージェント決定問題とゲーム理論による2エージェント決定問題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T10:01:39Z)
• Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable Imitation Learning Approach [74.25870052841226]
  デジタルツイン(DT)は、物理世界の仮想表現と通信(例えば6G)、コンピュータ、人工知能(AI)技術を活用して、多くの接続されたインテリジェンスサービスを実現する。 無線システムは、厳密な通信制約下での情報意思決定を容易にするために意味コミュニケーション(SC)のパラダイムを利用することができる。 DTベースの無線システムでは,因果意味通信(CSC)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T00:15:00Z)
• Optimization for Infrastructure Cyber-Physical Systems [3.0646173923933446]
  サイバー物理システム(サイバー物理的システム、CPS)は、意思決定(サイバー/コントロール)コンポーネントが物理的システムと密に統合され、リアルタイムの監視と制御を可能にするシステムである。 インフラCPSの例としては、電力網、配水網、輸送・物流網、暖房、建物内の空調(換気)などがある。 制御最適化のために、インフラCPSは通常、センサーのネットワークを備えた半自律サブシステムのシステムと見なされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:58:54Z)
• Learning Physical Concepts in Cyber-Physical Systems: A Case Study [72.74318982275052]
  本稿では,時系列データにおける物理概念の学習方法に関する研究の現状について概説する。 また,3タンクシステムの例を用いて,最先端技術から最も重要な手法を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T14:24:52Z)
• Beyond Robustness: A Taxonomy of Approaches towards Resilient Multi-Robot Systems [41.71459547415086]
  我々はエージェントとマルチロボットシステムのネットワークにおけるレジリエンスの達成方法を分析する。 我々はレジリエンスがエンジニアリング設計の中心となる必要があると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T11:25:02Z)
• Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber Physical Manufacturing System [78.60415450507706]
  近年の予測機械学習の進歩は、製造における様々なユースケースに応用されている。 ほとんどの研究は、それに関連する不確実性に対処することなく予測精度を最大化することに焦点を当てた。 本稿では,機械学習における不確実性の原因を特定し,不確実性下での機械学習システムの成功基準を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T10:28:05Z)
• Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense [7.321728608775741]
  強化学習(RL)の防御政策の最適化と検証を目的とした新しいハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを紹介します。 我々は、安全かつ効果的な行動に向けてRL決定を操るために、制約検証(SMT(Satisfiability modulo theory))を用いる。 シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は,エージェントが最適方針を迅速に学習し,99%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T01:08:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。