論文の概要: Explaining Strategic Decisions in Multi-Agent Reinforcement Learning for Aerial Combat Tactics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11311v1
• Date: Fri, 16 May 2025 14:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.281033
• Title: Explaining Strategic Decisions in Multi-Agent Reinforcement Learning for Aerial Combat Tactics
• Title（参考訳）: 空中戦闘戦術のための多エージェント強化学習における戦略決定の解説
• Authors: Ardian Selmonaj, Alessandro Antonucci, Adrian Schneider, Michael Rüegsegger, Matthias Sommer,
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は、複雑なシナリオにおける自律エージェント間の協調を可能にする。 機密性の高い軍事状況におけるMARLの実践的展開は、説明可能性の欠如によって制約される。 本研究は,MARLの空戦シナリオを模擬した説明可能性手法の現況をレビューし,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.06500618820166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is reshaping strategic planning, with Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) enabling coordination among autonomous agents in complex scenarios. However, its practical deployment in sensitive military contexts is constrained by the lack of explainability, which is an essential factor for trust, safety, and alignment with human strategies. This work reviews and assesses current advances in explainability methods for MARL with a focus on simulated air combat scenarios. We proceed by adapting various explainability techniques to different aerial combat scenarios to gain explanatory insights about the model behavior. By linking AI-generated tactics with human-understandable reasoning, we emphasize the need for transparency to ensure reliable deployment and meaningful human-machine interaction. By illuminating the crucial importance of explainability in advancing MARL for operational defense, our work supports not only strategic planning but also the training of military personnel with insightful and comprehensible analyses.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、複雑なシナリオにおける自律エージェント間の協調を可能にするマルチエージェント強化学習(MARL)によって、戦略的計画の再構築を行っている。 しかし、その機密性の高い軍事的文脈における実践的な展開は、人間の戦略への信頼、安全、整合性にとって不可欠な要素である説明可能性の欠如によって制約されている。 本研究は,MARLの空戦シナリオを模擬した説明可能性手法の現況をレビューし,評価する。 我々は、様々な戦闘シナリオに様々な説明可能性技術を適用して、モデル行動に関する説明的洞察を得る。 AI生成の戦術と人間の理解可能な推論を結びつけることで、信頼性の高いデプロイメントと有意義な人間と機械の相互作用を保証するための透明性の必要性を強調します。 作戦防衛のためのMARLの推進における説明可能性の重要性を明記することで,我々の研究は戦略的計画だけでなく,洞察に富んだ,理解可能な分析による軍人の訓練も支援している。

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