論文の概要: Science based AI model certification for new operational environments with application in traffic state estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07893v1
• Date: Mon, 13 May 2024 16:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.386758
• Title: Science based AI model certification for new operational environments with application in traffic state estimation
• Title（参考訳）: 科学に基づくAIモデルによる新しい運用環境の認証と交通状況推定への応用
• Authors: Daryl Mupupuni, Anupama Guntu, Liang Hong, Kamrul Hasan, Leehyun Keel,
• Abstract要約: さまざまなエンジニアリング領域における人工知能(AI)の役割の拡大は、AIモデルを新たな運用環境にデプロイする際の課題を強調している。 本稿では,新しい運用環境における事前学習型データ駆動モデルの適用可能性を評価するための,科学ベースの認証手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2186759689780324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The expanding role of Artificial Intelligence (AI) in diverse engineering domains highlights the challenges associated with deploying AI models in new operational environments, involving substantial investments in data collection and model training. Rapid application of AI necessitates evaluating the feasibility of utilizing pre-trained models in unobserved operational settings with minimal or no additional data. However, interpreting the opaque nature of AI's black-box models remains a persistent challenge. Addressing this issue, this paper proposes a science-based certification methodology to assess the viability of employing pre-trained data-driven models in new operational environments. The methodology advocates a profound integration of domain knowledge, leveraging theoretical and analytical models from physics and related disciplines, with data-driven AI models. This novel approach introduces tools to facilitate the development of secure engineering systems, providing decision-makers with confidence in the trustworthiness and safety of AI-based models across diverse environments characterized by limited training data and dynamic, uncertain conditions. The paper demonstrates the efficacy of this methodology in real-world safety-critical scenarios, particularly in the context of traffic state estimation. Through simulation results, the study illustrates how the proposed methodology efficiently quantifies physical inconsistencies exhibited by pre-trained AI models. By utilizing analytical models, the methodology offers a means to gauge the applicability of pre-trained AI models in new operational environments. This research contributes to advancing the understanding and deployment of AI models, offering a robust certification framework that enhances confidence in their reliability and safety across a spectrum of operational conditions.
• Abstract（参考訳）: さまざまなエンジニアリング領域における人工知能(AI)の役割の拡大は、新たな運用環境にAIモデルをデプロイする際の課題を強調しており、データ収集とモデルトレーニングに多大な投資をしている。 AIの迅速な適用は、最小または追加のデータを使用せずに、観測されていない運用環境で事前訓練されたモデルを使用することの可能性を評価する必要がある。 しかしながら、AIのブラックボックスモデルの不透明な性質を解釈することは、依然として永続的な課題である。 本稿では,新しい運用環境における事前学習型データ駆動モデルの適用可能性を評価するための,科学ベースの認証手法を提案する。 この方法論はドメイン知識の深い統合を提唱し、理論的および分析的モデルと物理および関連する分野、およびデータ駆動型AIモデルを活用する。 この新たなアプローチは、セキュアなエンジニアリングシステムの開発を促進するツールを導入し、AIベースのモデルの信頼性と安全性を、限られたトレーニングデータと、動的で不確実な条件によって特徴づけられるさまざまな環境にわたって保証する。 本研究は、特に交通状況推定の文脈において、現実世界の安全クリティカルなシナリオにおいて、この手法の有効性を実証する。 シミュレーションの結果から,提案手法が事前学習されたAIモデルによって提示される物理的不整合を効率的に定量化する方法について述べる。 分析モデルを利用することで、新しい運用環境における事前訓練されたAIモデルの適用性を評価する手段を提供する。 この研究は、AIモデルの理解とデプロイの促進に寄与し、さまざまな運用条件における信頼性と安全性の信頼性を高める堅牢な認証フレームワークを提供する。

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