論文の概要: SemML: Enhancing Automata-Theoretic LTL Synthesis with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17496v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 09:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:11.871898
• Title: SemML: Enhancing Automata-Theoretic LTL Synthesis with Machine Learning
• Title（参考訳）: SemML: 機械学習によるオートマタ理論LTL合成の強化
• Authors: Jan Kretinsky, Tobias Meggendorfer, Maximilian Prokop, Ashkan Zarkhah,
• Abstract要約: SemMLは今年のSynTCOMPの実現可能性トラックで優勝した。 我々は,SynTCOMPの今年の実現可能性トラックを受賞したSemMLを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.468621550644668
• License:
• Abstract: Synthesizing a reactive system from specifications given in linear temporal logic (LTL) is a classical problem, finding its applications in safety-critical systems design. We present our tool SemML, which won this year's LTL realizability tracks of SYNTCOMP, after years of domination by Strix. While both tools are based on the automata-theoretic approach, ours relies heavily on (i) Semantic labelling, additional information of logical nature, coming from recent LTL-to-automata translations and decorating the resulting parity game, and (ii) Machine Learning approaches turning this information into a guidance oracle for on-the-fly exploration of the parity game (whence the name SemML). Our tool fills the missing gaps of previous suggestions to use such an oracle and provides an efficeint implementation with additional algorithmic improvements. We evaluate SemML both on the entire set of SYNTCOMP as well as a synthetic data set, compare it to Strix, and analyze the advantages and limitations. As SemML solves more instances on SYNTCOMP and does so significantly faster on larger instances, this demonstrates for the first time that machine-learning-aided approaches can out-perform state-of-the-art tools in real LTL synthesis.
• Abstract（参考訳）: 線形時間論理(LTL)の仕様からリアクティブシステムを合成することは古典的な問題であり、安全クリティカルなシステム設計にその応用を見出した。 Strixが長年支配してきたSynTCOMPのLTL実現性トラックで優勝したSemMLについて紹介する。 どちらのツールもオートマチックなアプローチに基づいているが、我々のツールは大いに依存している。 一 セマンティックラベリング、最近のLTLからオートマタへの翻訳から得られる論理的性質の付加情報及び結果のパリティゲームの装飾 (II)機械学習は,この情報をパリティゲーム(SemML)をオンザフライで探究するための指導託とするアプローチである。 我々のツールは、そのようなオラクルを使うための従来の提案の欠如を埋め、アルゴリズムの改善を施した効率的な実装を提供する。 我々はSemMLをSynTCOMPの全セットと合成データセットで評価し、Strixと比較し、利点と限界を分析した。 SemMLはSynTCOMP上のより多くのインスタンスを解決し、大規模なインスタンスでは大幅に高速になるため、機械学習支援アプローチが実際のLTL合成において最先端のツールより優れていることが初めて示されている。

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