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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08561v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 13:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:16:40.182258
• 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: 産業環境におけるデジタル双生児は、しばしば解釈可能性、リアルタイム適応、人間の入力統合に苦しむ。 提案手法は,CNN-LSTM動的事象検出と強化学習とシンボリック推論を組み合わせることで,解釈可能な決定プロセスによる適応的インテリジェンスを実現する。 この統合は、継続的学習を促進しながら環境理解を高め、人間と機械の協調的なアプリケーションにおいてより効果的なリアルタイム意思決定をもたらす。
• 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 and Reasoning Framework for digital twin technology called ``ANSR-DT." Digital twins in industrial environments often struggle with interpretability, real-time adaptation, and human input integration. Our approach addresses these challenges by combining CNN-LSTM dynamic event detection with reinforcement learning and symbolic reasoning to enable adaptive intelligence with interpretable decision processes. This integration enhances environmental understanding while promoting continuous learning, leading to more effective real-time decision-making in human-machine collaborative applications. We evaluated ANSR-DT on synthetic industrial data, observing significant improvements over traditional approaches, with up to 99.5% accuracy for dynamic pattern recognition. The framework demonstrated superior adaptability with extended reinforcement learning training, improving explained variance from 0.447 to 0.547. Future work aims at scaling to larger datasets to test rule management beyond the current 14 rules. Our open-source implementation promotes reproducibility and establishes a foundation for future research in adaptive, interpretable digital twins for industrial applications.
• 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・推論フレームワークを提案する。 「産業環境におけるデジタル双生児は、解釈可能性、リアルタイム適応、人間の入力統合に苦しむことが多い。」 提案手法は,CNN-LSTM動的事象検出と強化学習とシンボリック推論を組み合わせることで,適応的なインテリジェンスと解釈可能な意思決定プロセスを実現する。 この統合は、継続的学習を促進しながら環境理解を高め、人間と機械の協調的なアプリケーションにおいてより効果的なリアルタイム意思決定をもたらす。 我々は、ANSR-DTを合成工業データ上で評価し、動的パターン認識において99.5%の精度で従来の手法よりも大幅に改善した。 このフレームワークは強化学習訓練により優れた適応性を示し、説明分散を0.447から0.547に改善した。 今後の作業は、現在の14ルールを超えるルール管理をテストするために、より大きなデータセットへのスケーリングを目指している。 我々のオープンソース実装は再現性を促進し、産業応用のための適応的で解釈可能なデジタルツインの研究の基盤を確立する。

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