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。

関連論文リスト

• Rediscovering Entropy Regularization: Adaptive Coefficient Unlocks Its Potential for LLM Reinforcement Learning [55.59724323303857]
  本稿では,3つのコンポーネントによる探索と利用のバランスをとるフレームワークを提案する。 複数の数学的推論ベンチマークの実験は、AERが一貫してベースラインを上回り、推論精度と探索能力の両方を改善していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T03:10:26Z)
• Continual Action Quality Assessment via Adaptive Manifold-Aligned Graph Regularization [53.82400605816587]
  アクション品質アセスメント(AQA)は、ビデオにおける人間の行動を定量化し、スポーツスコアリング、リハビリテーション、スキル評価の応用を支援する。 大きな課題は、現実世界のシナリオにおける品質分布の非定常的な性質にある。 本稿では,進化する分布を扱うための連続学習機能を備えた連続AQA(Continuous AQA)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-08T10:09:47Z)
• PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis [75.14189839277928]
  本稿では,運用効率を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減する,共同生成フレームワークPowerGrowを提案する。 ベンチマーク設定による実験では、PowerGrowはフィデリティと多様性において、事前の拡散モデルよりも優れていた。 これは、運用上有効で現実的な電力グリッドシナリオを生成する能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-29T01:47:27Z)
• ERIS: An Energy-Guided Feature Disentanglement Framework for Out-of-Distribution Time Series Classification [51.07970070817353]
  理想的な時系列分類(TSC)は不変表現をキャプチャできるべきである。 現在の手法は、真に普遍的な特徴を分離するために必要な意味的な方向性を欠いている。 本稿では,シフト・ロバストネス・フレームワークのためのエンドツーエンドのエネルギー規則化情報を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-19T12:13:41Z)
• Hybrid Temporal Differential Consistency Autoencoder for Efficient and Sustainable Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems [0.0]
  重要なインフラ、特に配水システムに対するサイバー攻撃は、急速なデジタル化により増加した。 本研究では,センサデータの時間相関を利用した異常検出における重要な課題に対処する。 本稿では,決定論的ノードと従来の統計ノードの両方を組み込んでTDCを拡張するハイブリッドTDC-AEという,ハイブリッドオートエンコーダに基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T09:22:44Z)
• Anomaly Detection in Complex Dynamical Systems: A Systematic Framework Using Embedding Theory and Physics-Inspired Consistency [0.0]
  複雑な力学系における異常検出は、産業やサイバー物理のインフラにおける信頼性、安全性、効率を確保するために不可欠である。 本稿では,古典的な埋め込み理論と物理に着想を得た一貫性原理を基礎としたシステム理論による異常検出手法を提案する。 本研究は, 異常が安定系の力学を阻害する仮説を支持し, 異常検出のためのロバストな信号を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T17:06:13Z)
• Federated Learning for Efficient Condition Monitoring and Anomaly Detection in Industrial Cyber-Physical Systems [0.30723404270319693]
  本稿では,センサの信頼性に基づく適応モデルアグリゲーション,資源最適化のための動的ノード選択,耐故障性のためのワイブルチェックポインティングという,3つの重要な革新を伴う拡張FLフレームワークを提案する。 NASAベアリングと水圧システムのデータセットの実験は、最先端のFL法と比較して優れた性能を示し、異常検出とノード故障時の精度の維持において99.5%のAUC-ROCを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T03:04:47Z)
• Reshaping the Online Data Buffering and Organizing Mechanism for Continual Test-Time Adaptation [49.53202761595912]
  継続的なテスト時間適応は、訓練済みのソースモデルを適用して、教師なしのターゲットドメインを継続的に変更する。 我々は、オンライン環境、教師なしの自然、エラー蓄積や破滅的な忘れのリスクなど、このタスクの課題を分析する。 教師なしシングルパスデータストリームから重要サンプルを高い確実性で識別・集約する不確実性を考慮したバッファリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T15:48:40Z)
• Investigating Robustness in Cyber-Physical Systems: Specification-Centric Analysis in the face of System Deviations [8.8690305802668]
  サイバー物理システム(CPS)の重要属性は堅牢性であり、安全に運用する能力を示している。 本稿では,特定のシステム要件を満たす上でのコントローラの有効性を特徴付ける,仕様に基づく新しいロバスト性を提案する。 本稿では, 微妙な堅牢性違反を識別するための2層シミュレーションに基づく解析フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T16:44:43Z)

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。