論文の概要: Resilient by Design -- Active Inference for Distributed Continuum Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07202v2
• Date: Tue, 18 Nov 2025 10:23:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 13:59:16.481376
• Title: Resilient by Design -- Active Inference for Distributed Continuum Intelligence
• Title（参考訳）: Resilient by Design -- 分散連続インテリジェンスのためのアクティブ推論
• Authors: Praveen Kumar Donta, Alfreds Lapkovskis, Enzo Mingozzi, Schahram Dustdar,
• Abstract要約: 本稿では,DCCシステムのレジリエンスを実現するための確率的アクティブ・推論・レジリエンス・エージェント(PAIR-Agent)を提案する。 PAIR-Agentは、デバイスログから因果断層グラフを構築すること、(ii)マルコフ毛布と自由エネルギー原理を用いて不確かさと不確実性を管理しながら障害を識別すること、(iii)アクティブ推論によって自律的に問題を修復すること、の3つのコアオペレーションを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2095604527397485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Failures are the norm in highly complex and heterogeneous devices spanning the distributed computing continuum (DCC), from resource-constrained IoT and edge nodes to high-performance computing systems. Ensuring reliability and global consistency across these layers remains a major challenge, especially for AI-driven workloads requiring real-time, adaptive coordination. This work-in-progress paper introduces a Probabilistic Active Inference Resilience Agent (PAIR-Agent) to achieve resilience in DCC systems. PAIR-Agent performs three core operations: (i) constructing a causal fault graph from device logs, (ii) identifying faults while managing certainties and uncertainties using Markov blankets and the free energy principle, and (iii) autonomously healing issues through active inference. Through continuous monitoring and adaptive reconfiguration, the agent maintains service continuity and stability under diverse failure conditions. Theoretical validations confirm the reliability and effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 障害は、リソース制約のIoTやエッジノードから高性能なコンピューティングシステムに至るまで、分散コンピューティング連続体(DCC)にまたがる、非常に複雑で異質なデバイスにおいて標準である。 これらのレイヤ間の信頼性とグローバルな一貫性を保証することは、特にリアルタイムで適応的な調整を必要とするAI駆動のワークロードにおいて、依然として大きな課題である。 本稿では,DCCシステムのレジリエンスを実現するための確率的アクティブ推論回復エージェント(PAIR-Agent)を提案する。 PAIR-Agentは3つのコア操作を実行します。 一 装置ログから因果断層グラフを構築すること。 二 マルコフ毛布及び自由エネルギー原理を用いて不確実性及び不確実性を管理しつつ断層を特定すること。 三 能動推論により自律的に問題を治すこと。 継続的監視と適応的な再構成を通じて、エージェントはさまざまな障害条件下でサービス継続性と安定性を維持する。 理論的検証により,提案フレームワークの信頼性と有効性が確認された。

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