論文の概要: Tradeoffs When Considering Deep Reinforcement Learning for Contingency Management in Advanced Air Mobility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00197v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 19:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:00:32.396660
• Title: Tradeoffs When Considering Deep Reinforcement Learning for Contingency Management in Advanced Air Mobility
• Title（参考訳）: 高度空気移動における集中管理のための深層強化学習を考慮したトレードオフ
• Authors: Luis E. Alvarez, Marc W. Brittain, Steven D. Young,
• Abstract要約: 航空輸送は、Advanced Air Mobility (AAM)の導入により、世界中で急速に進化している。 運用上の安全性と効率の目標を達成するためには、自動化のレベルが増加する必要がある。 本稿では,複雑・高次元環境において有望な性能を示す深層強化学習(DRL)の利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Air transportation is undergoing a rapid evolution globally with the introduction of Advanced Air Mobility (AAM) and with it comes novel challenges and opportunities for transforming aviation. As AAM operations introduce increasing heterogeneity in vehicle capabilities and density, increased levels of automation are likely necessary to achieve operational safety and efficiency goals. This paper focuses on one example where increased automation has been suggested. Autonomous operations will need contingency management systems that can monitor evolving risk across a span of interrelated (or interdependent) hazards and, if necessary, execute appropriate control interventions via supervised or automated decision making. Accommodating this complex environment may require automated functions (autonomy) that apply artificial intelligence (AI) techniques that can adapt and respond to a quickly changing environment. This paper explores the use of Deep Reinforcement Learning (DRL) which has shown promising performance in complex and high-dimensional environments where the objective can be constructed as a sequential decision-making problem. An extension of a prior formulation of the contingency management problem as a Markov Decision Process (MDP) is presented and uses a DRL framework to train agents that mitigate hazards present in the simulation environment. A comparison of these learning-based agents and classical techniques is presented in terms of their performance, verification difficulties, and development process.
• Abstract（参考訳）: 航空輸送は、Advanced Air Mobility (AAM)の導入により、世界中で急速に進化しており、航空を変革する新たな課題と機会がもたらされている。 AAMの運用は、車両能力と密度の不均一性の増加をもたらすため、運転安全性と効率の目標を達成するためには、自動化のレベルが増加する必要がある。 本稿では,自動化の促進を示唆する一例に焦点をあてる。 自律的なオペレーションには、関係する(あるいは相互依存する)ハザードをまたいで進化するリスクを監視し、必要に応じて、監督されたあるいは自動的な意思決定を通じて適切な制御介入を実行する、緊急管理システムが必要です。 この複雑な環境を調節するには、急速に変化する環境に適応して対応できる人工知能(AI)技術を適用する自動化機能(自律性)が必要となるかもしれない。 本稿では, 逐次的意思決定問題として目的を構築可能な複雑・高次元環境において, 有望な性能を示すDeep Reinforcement Learning (DRL) の利用について検討する。 MDP (Markov Decision Process) として, 緊急管理問題の事前の定式化を拡張し, DRLフレームワークを用いてシミュレーション環境に存在するハザードを緩和するエージェントを訓練する。 これらの学習ベースエージェントと古典的テクニックの比較は, 性能, 検証困難, 開発プロセスの観点から述べる。

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