論文の概要: A Hierarchical Framework with Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10300v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 03:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:41.475446
• Title: A Hierarchical Framework with Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems
• Title（参考訳）: 複素適応系における創発検出のための時空間整合学習を用いた階層型フレームワーク
• Authors: Siyuan Chen, Xin Du, Jiahai Wang,
• Abstract要約: 複雑な適応システムのグローバルな特性であるEmergenceは、例えばネットワークレベルのトラフィック混雑など、現実世界の動的システムで広く利用されている。 本稿では,システム表現とエージェント表現を学習することで,これら2つの問題を解決するために,CASの時間的一貫性を備えた階層型フレームワークを提案する。 提案手法は,3つのデータセットに対する従来の手法や深層学習法よりも,検出の難しい動作をよく知ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.055298739292695
• License:
• Abstract: Emergence, a global property of complex adaptive systems (CASs) constituted by interactive agents, is prevalent in real-world dynamic systems, e.g., network-level traffic congestions. Detecting its formation and evaporation helps to monitor the state of a system, allowing to issue a warning signal for harmful emergent phenomena. Since there is no centralized controller of CAS, detecting emergence based on each agent's local observation is desirable but challenging. Existing works are unable to capture emergence-related spatial patterns, and fail to model the nonlinear relationships among agents. This paper proposes a hierarchical framework with spatio-temporal consistency learning to solve these two problems by learning the system representation and agent representations, respectively. Spatio-temporal encoders composed of spatial and temporal transformers are designed to capture agents' nonlinear relationships and the system's complex evolution. Agents' and the system's representations are learned to preserve the spatio-temporal consistency by minimizing the spatial and temporal dissimilarities in a self-supervised manner in the latent space. Our method achieves more accurate detection than traditional methods and deep learning methods on three datasets with well-known yet hard-to-detect emergent behaviors. Notably, our hierarchical framework is generic in incorporating other deep learning methods for agent-level and system-level detection.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブエージェントによって構成される複雑な適応システム(CAS)のグローバルな特性であるEmergenceは、ネットワークレベルのトラフィック混雑など、現実世界の動的システムで広く利用されている。 その形成と蒸発を検出することは、システムの状態をモニターし、有害な緊急事象の警告信号を発行するのに役立つ。 CASの集中制御器がないため、各エージェントの局部観測に基づいて出現を検出することは望ましいが困難である。 既存の作業は出現に関連する空間パターンを捉えることができず、エージェント間の非線形関係をモデル化することができない。 本稿では,システム表現とエージェント表現をそれぞれ学習することで,これら2つの問題を解決するために,時空間整合性学習を用いた階層型フレームワークを提案する。 時空間変換器と時空間変換器からなる時空間符号化器は、エージェントの非線形関係とシステムの複雑な進化を捉えるように設計されている。 エージェントとシステムの表現は、潜伏空間における空間的・時間的相違を自己監督的に最小化することにより、時空間的一貫性を維持するために学習される。 提案手法は,3つのデータセットに対する従来の手法や深層学習法よりも高精度に検出できる。 特に,我々の階層型フレームワークは,エージェントレベルおよびシステムレベル検出のための他の深層学習手法を取り入れた汎用的手法である。

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