論文の概要: Safely Learning Controlled Stochastic Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02754v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 11:17:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.607317
- Title: Safely Learning Controlled Stochastic Dynamics
- Title（参考訳）: 確率力学を安全に学習する
- Authors: Luc Brogat-Motte, Alessandro Rudi, Riccardo Bonalli,
- Abstract要約: システム力学の安全な探索と効率的な推定を可能にする手法を提案する。
学習後、学習モデルはシステムのダイナミクスの予測を可能にし、任意の制御の安全性検証を可能にする。
我々は、真の力学のソボレフ正則性を高めることにより、安全性と適応学習率の向上を理論的に保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.82896036131116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the problem of safely learning controlled stochastic dynamics from discrete-time trajectory observations, ensuring system trajectories remain within predefined safe regions during both training and deployment. Safety-critical constraints of this kind are crucial in applications such as autonomous robotics, finance, and biomedicine. We introduce a method that ensures safe exploration and efficient estimation of system dynamics by iteratively expanding an initial known safe control set using kernel-based confidence bounds. After training, the learned model enables predictions of the system's dynamics and permits safety verification of any given control. Our approach requires only mild smoothness assumptions and access to an initial safe control set, enabling broad applicability to complex real-world systems. We provide theoretical guarantees for safety and derive adaptive learning rates that improve with increasing Sobolev regularity of the true dynamics. Experimental evaluations demonstrate the practical effectiveness of our method in terms of safety, estimation accuracy, and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 我々は、離散時間軌道観測から制御確率力学を安全に学習し、トレーニングと展開の双方において、システム軌道が予め定義された安全な領域内に留まることを確実にする問題に対処する。
この種の安全に重要な制約は、自律ロボット工学、金融、バイオメディシンといった応用において重要である。
本稿では,カーネルベースの信頼性境界を用いた初期安全制御を反復的に拡張することにより,システムダイナミクスの安全な探索と効率的な推定を実現する手法を提案する。
学習後、学習モデルはシステムのダイナミクスの予測を可能にし、任意の制御の安全性検証を可能にする。
われわれのアプローチでは、軽度な滑らかさの仮定と初期安全制御セットへのアクセスしか必要とせず、複雑な実世界のシステムに適用可能である。
我々は、真の力学のソボレフ正則性を高めることにより、安全性と適応学習率の向上を理論的に保証する。
実験により,安全性,推定精度,計算効率の観点から,本手法の有効性を実証した。
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