論文の概要: Causality for Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13475v1
• Date: Fri, 09 May 2025 13:04:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-25 10:52:49.059492
• Title: Causality for Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: サイバー物理システムの因果性
• Authors: Hugo Araujo, Hana Chockler, Mohammad Reza Mousavi, Gustavo Carvalho, Augusto Sampaio,
• Abstract要約: 我々は、サイバー物理システムの継続的な性質に対応するために、ハルパーンとパールによる実際の因果関係の理論を拡張した。 そこで本研究では,検証結果の失敗の原因を明らかにする解析手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5807436820313345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a formal theory for analysing causality in cyber-physical systems. To this end, we extend the theory of actual causality by Halpern and Pearl to cope with the continuous nature of cyber-physical systems. Based on our theory, we develop an analysis technique that is used to uncover the causes for examples of failures resulting from verification, which are represented as continuous trajectories. We develop a search-based technique to efficiently produce such causes and provide an implementation for such a technique. Moreover, we apply our solution to case studies (a suspension system and a connected platoon) and benchmark systems to evaluate its effectiveness; in the experiment, we show that we were able to detect causes for inserted faults.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システムにおける因果関係を解析するための公式な理論を提示する。 この目的のために、HalpernとPearlによる実際の因果関係の理論を拡張し、サイバー物理システムの継続的な性質に対処する。 本理論に基づいて, 連続軌道として表される検証結果の失敗の原因を明らかにするために, 解析手法を開発した。 本研究では,そのような原因を効率的に生成する検索手法を開発し,その実装を提供する。 さらに,本手法をケーススタディ(サスペンションシステムとコネクテッドプラトン)およびベンチマークシステムに適用し,その有効性を評価する。

関連論文リスト

• Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent [25.5944359329613]
  Causal-Copilotは、専門家レベルの因果分析を運用する自律エージェントである。 自然言語によるインタラクティブな洗練をサポートし、非専門主義者の障壁を低くする。 私たちのシステムは、ドメインエキスパートのための高度な因果的手法へのアクセスを拡大する、活発なサイクルを育みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T18:05:39Z)
• Causality can systematically address the monsters under the bench(marks) [64.36592889550431]
  ベンチマークはさまざまなバイアス、アーティファクト、リークに悩まされている。 モデルは、調査の不十分な障害モードのため、信頼できない振る舞いをする可能性がある。 因果関係はこれらの課題を体系的に解決するための 理想的な枠組みを提供します
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T17:01:37Z)
• Imitate, Explore, and Self-Improve: A Reproduction Report on Slow-thinking Reasoning Systems [92.89673285398521]
  o1のような推論システムは、複雑な推論タスクを解く際、顕著な能力を示した。 推論モデルをトレーニングするために、模倣、探索、自己改善のフレームワークを導入します。 提案手法は,産業レベルの推論システムと比較して競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T16:20:36Z)
• DAG-aware Transformer for Causal Effect Estimation [0.8192907805418583]
  因果推論は、医療、経済学、社会科学などの分野における重要な課題である。 本稿では,これらの課題を克服する因果推論のためのトランスフォーマーを用いた新しい手法を提案する。 我々のモデルの中核となる革新は、注意機構に直接因果非巡回グラフ(DAG)を統合することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T23:17:58Z)
• Causality, Causal Discovery, and Causal Inference in Structural Engineering [1.827510863075184]
  本稿では,土木工学の観点からの因果発見と因果推論の事例を構築した。 具体的には、因果関係の鍵となる原理と、因果関係の発見と因果推論のための最も一般的なアルゴリズムとパッケージについて概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T14:49:47Z)
• Discovering Latent Causal Variables via Mechanism Sparsity: A New Principle for Nonlinear ICA [81.4991350761909]
  ICA(Independent component analysis)は、この目的を定式化し、実用的な応用のための推定手順を提供する手法の集合を指す。 潜伏変数は、潜伏機構をスパースに正則化すれば、置換まで復元可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T14:22:14Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
• Identifying Causal Structure in Dynamical Systems [6.451261098085498]
  制御系の因果構造を同定する手法を提案する。 ロボットアームの実験では、実世界のデータから信頼性の高い因果同定が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T16:17:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。