論文の概要: Contract-based Verification of Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10993v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 10:33:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.444414
• Title: Contract-based Verification of Digital Twins
• Title（参考訳）: 契約に基づくディジタル双生児の検証
• Authors: Muhammad Naeem, Cristina Seceleanu,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークに基づくディジタルツインモデルを検証する革新的な手法を提案する。 後者は、システム要件をキャプチャするシステムレベルの契約の定義と適用に依存します。 我々は,ある入力に対してディジタルツインモデルをシミュレートする自動解を開発し,予測出力と入力を契約モデルに供給する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6238978627325962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital twins are becoming powerful tools in industrial applications, offering virtual representations of cyber-physical systems. However, verification of these models remains a significant challenge due to the potentially large datasets used by the digital twin. This paper introduces an innovative methodology for verifying neural network-based digital twin models, in a black-box fashion, by integrating model checking into the process. The latter relies on defining and applying system-level contracts that capture the system's requirements, to verify the behavior of digital twin models, implemented in Simulink. We develop an automated solution that simulates the digital twin model for certain inputs, and feeds the predicted outputs together with the inputs to the contract model described as a network of timed automata in the UPPAAL model checker. The latter verifies whether the predicted outputs fulfill the specified contracts. This approach allows us to identify scenarios where the digital twin's behavior fails to meet the contracts, without requiring the digital twin's design technicalities. We apply our method to a boiler system case study for which we identify prediction errors via contract verification. Our work demonstrates the effectiveness of integrating model checking with digital twin models for continuous improvement.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児は、サイバー物理システムの仮想表現を提供する産業アプリケーションにおいて強力なツールになりつつある。 しかしながら、これらのモデルの検証は、デジタルツインが使用する潜在的に大きなデータセットのため、依然として重大な課題である。 本稿では,ニューラルネットワークを用いたディジタルツインモデルをブラックボックス方式で検証し,モデルチェックをプロセスに統合する革新的な手法を提案する。 後者は、シミュリンクで実装されたデジタルツインモデルの振る舞いを検証するために、システムの要求を捉えたシステムレベルの契約を定義し、適用することに依存する。 我々は,ある入力に対してディジタルツインモデルをシミュレートする自動解を開発し,UPPAALモデルチェッカーのタイムドオートマトンネットワークとして記述された契約モデルに,予測出力とともに入力を供給した。 後者は、予測出力が指定された契約を満たすかどうかを検証する。 このアプローチにより、ディジタルツインの設計技術を必要とすることなく、ディジタルツインの動作がコントラクトを満たすことができないシナリオを特定できる。 提案手法を,契約検証による予測誤差の同定を行うボイラシステムケーススタディに適用する。 本研究は、連続的な改善のために、デジタルツインモデルとモデルチェックを統合することの有効性を実証する。

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