論文の概要: Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02627v1
- Date: Sat, 26 Oct 2024 08:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 02:02:21.112350
- Title: Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems
- Title（参考訳）: 超反応性の準備:非常に複雑な反応系の開発における早期故障検出
- Authors: David Harel, Assaf Marron,
- Abstract要約: 構築と振る舞いが複雑で、常に変化し、進化しているリアクティブシステムを指すために、Super-Reactive Systemsという用語を紹介します。
計画と開発の初期段階でそのようなシステムに隠れた欠陥を見つけることは、人間の安全、環境、社会、経済にとって重要である。
本稿では,障壁を克服し,シミュレーション,系統解析,故障検出とハンドリングを可能にするモデルとツールのアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6298172960110866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the term Super-Reactive Systems to refer to reactive systems whose construction and behavior are complex, constantly changing and evolving, and heavily interwoven with other systems and the physical world. Finding hidden faults in such systems early in planning and development is critical for human safety, the environment, society and the economy. However, the complexity of the system and its interactions and the absence of adequate technical details pose a great obstacle. We propose an architecture for models and tools to overcome such barriers and enable simulation, systematic analysis, and fault detection and handling, early in the development of super-reactive systems. The approach is facilitated by the inference and abstraction capabilities and the power and knowledge afforded by large language models and associated AI tools. It is based on: (i) deferred, just-in-time interpretation of model elements that are stored in natural language form, and (ii) early capture of tacit interdependencies among seemingly orthogonal requirements.
- Abstract（参考訳）: 構築と振る舞いが複雑で、常に変化し、進化し、他のシステムや物理世界と密接な関係を持つリアクティブシステムを指すために、Super-Reactive Systemsという用語を紹介します。
計画と開発の初期段階でそのようなシステムに隠れた欠陥を見つけることは、人間の安全、環境、社会、経済にとって重要である。
しかし、システムの複雑さと相互作用、適切な技術的詳細が欠如していることは大きな障害となる。
本稿では,このような障壁を克服し,シミュレーション,系統解析,故障検出とハンドリングを可能にするモデルとツールのアーキテクチャを提案する。
このアプローチは、推論と抽象化機能と、大きな言語モデルと関連するAIツールによって提供されるパワーと知識によって促進される。
根拠は以下の通り。
(i)自然言語形式で記憶されているモデル要素のジャスト・イン・タイム解釈を延期し、
(II)直交性要件の暗黙的相互依存性の早期取得。
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