Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalizable Physics-Informed Learning for Stochastic Safety-Critical Systems

論文の概要: Generalizable Physics-Informed Learning for Stochastic Safety-Critical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08868v3
Date: Tue, 13 Aug 2024 18:53:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-15 17:26:11.324681
Title: Generalizable Physics-Informed Learning for Stochastic Safety-Critical Systems
Title（参考訳）: 確率論的安全批判システムのための一般化可能な物理インフォームドラーニング
Authors: Zhuoyuan Wang, Albert Chern, Yorie Nakahira,
Abstract要約: 十分なリスク事象を伴わない短期サンプルを用いて,長期的リスク確率とその勾配を評価するための効率的な手法を提案する。提案手法は, サンプル効率を向上し, 未確認領域を一般化し, システムパラメータの変化に適応できることをシミュレーションで示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.277567852741244
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate estimate of long-term risk is critical for safe decision-making, but sampling from rare risk events and long-term trajectories can be prohibitively costly. Risk gradient can be used in many first-order techniques for learning and control methods, but gradient estimate is difficult to obtain using Monte Carlo (MC) methods because the infinitesimal divisor may significantly amplify sampling noise. Motivated by this gap, we propose an efficient method to evaluate long-term risk probabilities and their gradients using short-term samples without sufficient risk events. We first derive that four types of long-term risk probability are solutions of certain partial differential equations (PDEs). Then, we propose a physics-informed learning technique that integrates data and physics information (aforementioned PDEs). The physics information helps propagate information beyond available data and obtain provable generalization beyond available data, which in turn enables long-term risk to be estimated using short-term samples of safe events. Finally, we demonstrate in simulation that the proposed technique has improved sample efficiency, generalizes well to unseen regions, and adapts to changing system parameters.
Abstract（参考訳）: 安全な意思決定には、長期的リスクの正確な見積もりが不可欠であるが、稀なリスクイベントや長期的トラジェクトリからのサンプリングは、違法にコストがかかる可能性がある。リスク勾配は、学習と制御のための多くの一階法で利用できるが、無限小因子がサンプリングノイズを著しく増幅するので、モンテカルロ法(MC)を用いて勾配推定を得るのは難しい。このギャップを生かして,十分なリスクイベントを伴わない短期サンプルを用いて,長期的リスク確率とその勾配を評価するための効率的な手法を提案する。まず、4種類の長期リスク確率が、ある偏微分方程式(PDE)の解であることが導かれる。そこで本研究では,データと物理情報(前述のPDE)を統合した物理インフォームド学習手法を提案する。物理情報は、利用可能なデータを超えて情報を伝達し、利用可能なデータを超えて証明可能な一般化を得るのに役立つ。最後に,提案手法がサンプル効率を向上し,未確認領域を一般化し,システムパラメータの変化に適応できることをシミュレーションで実証した。

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