論文の概要: Swarm Characteristics Classification Using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19572v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 18:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:35:54.527107
• Title: Swarm Characteristics Classification Using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた群の特徴分類
• Authors: Donald W. Peltier III, Isaac Kaminer, Abram Clark, Marko Orescanin,
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワーク時系列分類(NN TSC)を用いて、軍事的文脈において自律エージェントをスワーミングする重要な属性と戦術を予測する。 NN TSCは2つのバイナリ属性 – 通信と比例ナビゲーション – を推論するために適用され、相互に排他的な4つのSwarm戦術を定義する。 鍵となる発見は、NNが20ステップの短い観察窓を用いて97%の精度でSwarmの挙動を予測できることを示し、50%のノイズ下で80%の精度で優雅な劣化を示すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License:
• Abstract: Understanding the characteristics of swarming autonomous agents is critical for defense and security applications. This article presents a study on using supervised neural network time series classification (NN TSC) to predict key attributes and tactics of swarming autonomous agents for military contexts. Specifically, NN TSC is applied to infer two binary attributes - communication and proportional navigation - which combine to define four mutually exclusive swarm tactics. We identify a gap in literature on using NNs for swarm classification and demonstrate the effectiveness of NN TSC in rapidly deducing intelligence about attacking swarms to inform counter-maneuvers. Through simulated swarm-vs-swarm engagements, we evaluate NN TSC performance in terms of observation window requirements, noise robustness, and scalability to swarm size. Key findings show NNs can predict swarm behaviors with 97% accuracy using short observation windows of 20 time steps, while also demonstrating graceful degradation down to 80% accuracy under 50% noise, as well as excellent scalability to swarm sizes from 10 to 100 agents. These capabilities are promising for real-time decision-making support in defense scenarios by rapidly inferring insights about swarm behavior.
• Abstract（参考訳）: スワーミング自律エージェントの特徴を理解することは、防衛およびセキュリティアプリケーションにとって重要である。 本稿では、ニューラルネットワーク時系列分類(NN TSC)を用いて、軍事的文脈において自律エージェントをスワーミングする重要な属性と戦術を予測する。 具体的には、NN TSCを使用して、2つのバイナリ属性(通信と比例ナビゲーション)を推論し、相互に排他的な4つのSwarm戦術を定義する。 Swarm 分類におけるNN の使用に関する文献のギャップを同定し,NN TSC の有効性を示す。 シミュレーションしたSwarm-vs-swarmエンゲージメントにより、NN TSCの性能を観測窓の要求、ノイズの堅牢性、Swarmサイズへの拡張性の観点から評価する。 主要な発見は、NNが20ステップの短い観測窓を用いて97%の精度でSwarmの挙動を予測できることを示し、50%のノイズ下で80%の精度で優雅な劣化を示し、また10から100のエージェントのSwarmサイズに優れたスケーラビリティを示す。 これらの機能は、Swarmの振る舞いに関する洞察を素早く推測することで、防衛シナリオにおけるリアルタイムな意思決定支援に期待できる。

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