論文の概要: AI Explainability for Power Electronics: From a Lipschitz Continuity Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09948v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 04:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.65668
• Title: AI Explainability for Power Electronics: From a Lipschitz Continuity Perspective
• Title（参考訳）: パワーエレクトロニクスのAI説明可能性:リプシッツ連続性の観点から
• Authors: Xinze Li, Fanfan Lin, Homer Alan Mantooth, Juan José Rodríguez-Andina,
• Abstract要約: 本稿では,数学的説明可能性を評価するための一般的な枠組みを提案する。 推論安定性は入力摂動の下で一貫した出力を制御し、堅牢なリアルタイム制御と故障診断に必須である。 オーバーシュートと発振を緩和しながら収束を加速するリプシッツ対応学習率選択戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2827888408068624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lifecycle management of power converters continues to thrive with emerging artificial intelligence (AI) solutions, yet AI mathematical explainability remains unexplored in power electronics (PE) community. The lack of theoretical rigor challenges adoption in mission-critical applications. Therefore, this letter proposes a generic framework to evaluate mathematical explainability, highlighting inference stability and training convergence from a Lipschitz continuity perspective. Inference stability governs consistent outputs under input perturbations, essential for robust real-time control and fault diagnosis. Training convergence guarantees stable learning dynamics, facilitating accurate modeling in PE contexts. Additionally, a Lipschitz-aware learning rate selection strategy is introduced to accelerate convergence while mitigating overshoots and oscillations. The feasibility of the proposed Lipschitz-oriented framework is demonstrated by validating the mathematical explainability of a state-of-the-art physics-in-architecture neural network, and substantiated through empirical case studies on dual-active-bridge converters. This letter serves as a clarion call for the PE community to embrace mathematical explainability, heralding a transformative era of trustworthy and explainable AI solutions that potentially redefine the future of power electronics.
• Abstract（参考訳）: パワーコンバータのライフサイクル管理は、新しい人工知能(AI)ソリューションで成長を続けているが、AIの数学的説明性は、電力エレクトロニクス(PE)コミュニティでは探索されていない。 理論的厳密さの欠如は、ミッションクリティカルな応用における採用に挑戦する。 そこで本論文では,リプシッツ連続性の観点からの推論安定性とトレーニング収束を強調し,数学的説明可能性を評価するための一般的な枠組みを提案する。 推論安定性は入力摂動の下で一貫した出力を制御し、堅牢なリアルタイム制御と故障診断に必須である。 トレーニング収束は安定した学習力学を保証し、PEコンテキストにおける正確なモデリングを容易にする。 さらに、オーバーシュートと発振を緩和しながら収束を加速するために、リプシッツ対応の学習率選択戦略を導入する。 提案したリプシッツ指向フレームワークの有効性は、最先端の物理構造ニューラルネットワークの数学的説明可能性を検証することによって実証され、デュアルアクティブブリッジコンバータの実証ケーススタディにより実証された。 この書簡は、PEコミュニティが数学的説明可能性を受け入れるための明確な呼びかけであり、電力エレクトロニクスの未来を再定義する、信頼できる、説明可能なAIソリューションの変革時代を告げるものである。

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