論文の概要: ANSR-DT: An Adaptive Neuro-Symbolic Learning and Reasoning Framework for Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08561v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 04:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:57.616407
• Title: ANSR-DT: An Adaptive Neuro-Symbolic Learning and Reasoning Framework for Digital Twins
• Title（参考訳）: ANSR-DT:デジタル双生児のための適応型ニューロシンボリック学習・推論フレームワーク
• Authors: Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Alvaro Velasquez, Houbing Herbert Song,
• Abstract要約: 我々はANSR-DTと呼ばれるデジタルツイン技術のための適応型ニューロシンボリック学習フレームワークを提案する。 パターン認識アルゴリズムと強化学習とシンボリック推論を組み合わせることで,リアルタイム学習と適応知性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.775121469887033
• License:
• Abstract: In this paper, we propose an Adaptive Neuro-Symbolic Learning Framework for digital twin technology called ``ANSR-DT." Our approach combines pattern recognition algorithms with reinforcement learning and symbolic reasoning to enable real-time learning and adaptive intelligence. This integration enhances the understanding of the environment and promotes continuous learning, leading to better and more effective decision-making in real-time for applications that require human-machine collaboration. We evaluated the \textit{ANSR-DT} framework for its ability to learn and adapt to dynamic patterns, observing significant improvements in decision accuracy, reliability, and interpretability when compared to existing state-of-the-art methods. However, challenges still exist in extracting and integrating symbolic rules in complex environments, which limits the full potential of our framework in heterogeneous settings. Moreover, our ongoing research aims to address this issue in the future by ensuring seamless integration of neural models at large. In addition, our open-source implementation promotes reproducibility and encourages future research to build on our foundational work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「ANSR-DT」と呼ばれるデジタルツイン技術のための適応型ニューロシンボリック学習フレームワークを提案する。 パターン認識アルゴリズムと強化学習とシンボリック推論を組み合わせることで,リアルタイム学習と適応知性を実現する。 この統合は環境の理解を高め、継続的学習を促進し、人間と機械のコラボレーションを必要とするアプリケーションに対して、リアルタイムにより良い、より効果的な意思決定をもたらす。 我々は, 動的パターンの学習と適応能力について, 既存の最先端手法と比較して, 決定精度, 信頼性, 解釈可能性の大幅な向上について検討した。 しかし、複雑な環境におけるシンボル規則の抽出と統合には依然として課題があり、これは不均一な環境における我々のフレームワークの潜在能力を制限している。 さらに、我々の現在進行中の研究は、ニューラルネットワーク全体のシームレスな統合を保証することによって、将来的にこの問題に対処することを目的としている。 さらに,我々のオープンソース実装は再現性を促進し,基礎研究の基盤となる研究を後押しする。

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