論文の概要: System Safety Monitoring of Learned Components Using Temporal Metric Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13254v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:09.314846
• Title: System Safety Monitoring of Learned Components Using Temporal Metric Forecasting
• Title（参考訳）: 時空間予測を用いた学習部品のシステム安全モニタリング
• Authors: Sepehr Sharifi, Andrea Stocco, Lionel C. Briand,
• Abstract要約: 学習可能な自律システムにおいて、学習したコンポーネントの安全性監視は、その出力がシステムの安全性違反に結びつかないことを保証するために不可欠である。 本稿では,確率的時系列予測に基づく安全監視手法を提案する。 安全度と違反予測精度を実証的に評価し、4つの最先端モデルの推論遅延とリソース使用率について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.76735390039138
• License:
• Abstract: In learning-enabled autonomous systems, safety monitoring of learned components is crucial to ensure their outputs do not lead to system safety violations, given the operational context of the system. However, developing a safety monitor for practical deployment in real-world applications is challenging. This is due to limited access to internal workings and training data of the learned component. Furthermore, safety monitors should predict safety violations with low latency, while consuming a reasonable amount of computation. To address the challenges, we propose a safety monitoring method based on probabilistic time series forecasting. Given the learned component outputs and an operational context, we empirically investigate different Deep Learning (DL)-based probabilistic forecasting to predict the objective measure capturing the satisfaction or violation of a safety requirement (safety metric). We empirically evaluate safety metric and violation prediction accuracy, and inference latency and resource usage of four state-of-the-art models, with varying horizons, using autonomous aviation and autonomous driving case studies. Our results suggest that probabilistic forecasting of safety metrics, given learned component outputs and scenarios, is effective for safety monitoring. Furthermore, for both case studies, Temporal Fusion Transformer (TFT) was the most accurate model for predicting imminent safety violations, with acceptable latency and resource consumption.
• Abstract（参考訳）: 学習可能な自律システムにおいて、学習したコンポーネントの安全監視は、システムの運用状況を考慮すると、そのアウトプットがシステムの安全性違反に結びつかないことを保証するために不可欠である。 しかし、現実のアプリケーションに実際に配置するための安全モニターの開発は困難である。 これは、内部の作業や学習したコンポーネントのトレーニングデータへのアクセスが限られているためです。 さらに、安全モニタは、適切な量の計算を消費しながら、低レイテンシで安全違反を予測する必要がある。 そこで本研究では,確率的時系列予測に基づく安全監視手法を提案する。 学習したコンポーネントのアウトプットと運用状況から、異なるディープラーニング(DL)ベースの確率予測を経験的に検討し、安全要件(安全基準)の満足度や違反を計測する客観的指標を予測する。 安全基準と違反予測精度を実証的に評価し,自律飛行と自律運転ケーススタディを用いて4つの最先端モデルの予測遅延と資源使用量を測定した。 この結果から, 安全指標の確率的予測が安全監視に有効であることが示唆された。 さらに、両方のケーススタディにおいて、TFT(Temporal Fusion Transformer)は、差し迫った安全違反を予測するための最も正確なモデルであり、許容レイテンシとリソース消費であった。

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