Hoe kunnen we Signal Temporal Logic (STL) formuleringen afleiden uit onzekere en lawaaierige data?

Het afleiden van STL-formules uit data met onzekerheden en ruis vereist een methodologische aanpak die robuustheid en efficiëntie combineert. De gepresenteerde Uncertainty-Aware Temporal Logic Inference (TLI-UA) algoritme biedt een kader om dit te realiseren door stapsgewijs een formule op te bouwen, beginnend bij een eenvoudige representatie (n=1) en de complexiteit toe te laten toenemen totdat aan gestelde stopcriteria wordt voldaan. Deze stopcriteria zijn enerzijds een maximale formulegrootte N, en anderzijds een drempel voor de robuustheidsmarge R. Door deze grenzen te definiëren, wordt voorkomen dat het algoritme onnodig doorgaat, wat computationeel inefficiënt zou zijn, vooral bij complexe of grote datasets.

De uitvoering van het algoritme op praktische voorbeelden, zoals het Pusher-robot scenario met meerdere strategieën, illustreert de invloed van parameters zoals de maximale misclassificatiedrempel k op de uitvoertijd. Hogere drempels maken snellere inferentie mogelijk, maar kunnen de nauwkeurigheid beïnvloeden, wat de noodzaak onderstreept van een weloverwogen balans tussen complexiteit, betrouwbaarheid en rekentijd. De resultaten tonen bovendien aan dat het aanpakken van onzekerheden door middel van intervaltrajecten en ongescheiden datasets significant de efficiëntie kan verhogen, waarbij de TLI-UA methode soms tot honderd keer sneller is dan conventionele methoden zoals TLI-RS.

Naast het verbeteren van de snelheid, draagt deze aanpak bij aan de weerbaarheid van het systeem tegen ruis en onvolledige gegevens. Dit is essentieel in hybride systemen waar discrete en continue variabelen samengaan, zoals bij de verwerking van zowel booleaanse als continue features in robotica of andere cyber-fysische systemen. Door het beschouwen van onzekere data als intervallen in plaats van vaste punten, wordt de formule-afleiding beter afgestemd op realistische scenario's waarin meetfouten en fluctuaties onvermijdelijk zijn.

Vanuit een breder perspectief benadrukt deze aanpak het belang van een integratie van logische specificaties met probabilistische en robuustheidsaspecten in de analyse van complexe systemen. Dit biedt een vruchtbare basis voor toekomstig onderzoek, met name in toepassingen van versterkend leren (reinforcement learning), waar het interpreteren van strategieën en gedragsmodellen in aanwezigheid van onvolledige informatie cruciaal is.

Het is belangrijk te beseffen dat het interpreteren van STL-formules in praktische situaties vraagt om een diep begrip van de onderliggende datarepresentatie en de beperkingen van het model. Het omgaan met misclassificaties en onzekerheden vraagt niet alleen om technische oplossingen, maar ook om het kritisch evalueren van de toepassingscontext en de verwachtingen ten aanzien van de formule. Bovendien moet men zich bewust zijn van de invloed van parameterkeuzes op zowel de kwaliteit van de afgeleide formule als de rekentijd, wat vraagt om een zorgvuldige afweging tussen nauwkeurigheid en uitvoerbaarheid.

Hoe Verbeterde Verificatie van Neurale Netwerken de Veiligheid en Betrouwbaarheid van Autonome Systemen?

In de hedendaagse technologieën, die sterk afhankelijk zijn van neurale netwerken (NN) voor autonome besluitvorming, is de noodzaak voor verificatie en certificering van deze netwerken van groot belang. Deze netwerken worden steeds vaker ingezet in kritieke toepassingen zoals zelfrijdende auto's, robotica en andere autonoom werkende systemen. De nauwkeurigheid van deze systemen is direct gekoppeld aan de betrouwbaarheid van hun onderliggende modellen, waarvoor de verificatie een essentiële rol speelt.

De verificatie van neurale netwerken is een complex proces, waarbij de focus ligt op het valideren van de uitvoerbaarheid van een netwerk binnen vooraf gedefinieerde grenzen. Dit proces is niet alleen noodzakelijk voor het waarborgen van de veiligheid, maar ook voor het garanderen van de performance van systemen die afhankelijk zijn van diepgaande leermodellen. Bij traditionele verificatiemethoden werd voornamelijk gefocust op het testen van input-output relaties, maar met de opkomst van complexe netwerken, zoals ReLU-gebaseerde (Rectified Linear Unit) netwerken, wordt het noodzakelijk om robuustere verificatiemethoden te ontwikkelen.

Er zijn verschillende benaderingen voor het verifiëren van neurale netwerken, en een daarvan is het gebruik van abstractie en verfijning, waarbij het netwerk wordt geabstraheerd naar een eenvoudiger model en vervolgens verfijnd wordt om de werkelijke eigenschappen beter te benaderen. Een andere benadering betreft de reikwijdte-analyse, die helpt bij het vaststellen van de output van een netwerk binnen een gegeven inputdomein. Dit is van cruciaal belang in systemen waarbij elke foutieve beslissing of voorspelling kan leiden tot ernstige gevolgen, zoals in autonome voertuigen.

Het Verifieren van ReLU-netwerken, zoals besproken in recente onderzoeksresultaten, biedt een aanzienlijk voordeel bij het garanderen van netwerkstabiliteit, vooral bij de toepassing van verificatietools zoals Reluplex en de Marabou-framework. Deze technieken maken gebruik van Satisfiability Modulo Theory (SMT) oplosseren, die de haalbaarheid van een netwerk onder bepaalde condities verifieert. Dergelijke gereedschappen bieden een breed scala aan mogelijkheden voor de verificatie van veiligheid en correctheid, zelfs bij de meest complexe netwerken.

Een ander belangrijk aspect van het verbeteren van verificatietechnieken is de integratie van real-time bereikbaarheid analyse. Dit heeft toepassingen in autonome voertuigen en andere real-time systemen, waar het netwerk continu nieuwe gegevens verwerkt en onmiddellijk moet reageren op veranderingen in de omgeving. Het concept van 'bereikbaarheid' houdt in dat men onderzoekt of het systeem in staat is om te reageren binnen de toegestane grenzen en of het in staat is om altijd veilige acties te ondernemen, ongeacht de input.

Met de toenemende complexiteit van netwerken en de noodzaak om systemen te certificeren die in onvoorspelbare en dynamische omgevingen opereren, is het belangrijk om te begrijpen dat verificatie niet alleen draait om de technische kant van het probleem. Er moet ook rekening worden gehouden met ethische overwegingen, zoals het risico van bias in de modellen, wat kan leiden tot onvoorziene gevolgen, zoals het nemen van onveilige beslissingen door autonome systemen.

In de toekomst zullen verder verfijnde verificatieframeworks, zoals die ontwikkeld door de VNN-COMP competitie, onmisbaar worden in de evaluatie van neurale netwerken voor kritieke toepassingen. Deze tools zullen niet alleen de veiligheid verbeteren, maar ook de transparantie en verantwoording bevorderen, waardoor de adoptie van AI-gedreven systemen in gevoelige domeinen versneld zal worden.

De leesbaarheid van de complexe wiskundige modellen en methoden kan echter voor veel gebruikers een uitdaging vormen. Het is daarom essentieel om de toegankelijkheid van deze tools te verbeteren, zodat zowel academici als industriële professionals in staat zijn om ze effectief te gebruiken. In veel gevallen kan het begrip van de beperkingen van de gebruikte modellen net zo belangrijk zijn als het begrijpen van de methoden zelf.