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J-GLOBAL ID：202202264886936576   整理番号：22A0777757

事例研究:自律中心線追跡ニューラルネットワークの解析【JST・京大機械翻訳】

Case Study: Analysis of Autonomous Center Line Tracking Neural Networks

著者 (4件)： Kadron Ismet Burak (University of California Santa Barbara, Santa Barbara, USA) ,  Gopinath Divya (KBR Inc., Nasa Ames, Mountain View, USA) ,  Pasareanu Corina S. (KBR Inc., CMU, Nasa Ames, Mountain View, USA) ,  Yu Huafeng (Boeing Research and Technology, Santa Clara, CA, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13124  ページ： 104-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層ニューラルネットワークは,多くのアプリケーションで広く利用されてきた。しかし,説明可能性とロバスト性の欠如のような限界は,自律運転のような安全臨界応用において重要である,それらの挙動における建築信頼を阻害する。したがって,ニューラルネットワーク挙動に対する保証を理解し提供する技法は,時間の必要性である。本論文では,著者らの産業パートナーにより提供されたニューラルネットワークモデルの挙動を解析し,タクシー走路上の飛行機の自律誘導のために使用された,最近提案された技術,Prophecy,を適用した事例研究を提示した。この回帰モデルは滑走路の画像を入力し,2つの出力,クロストラック誤差とヘッディング誤差を生成し,中心線に対する平面の位置を表す。著者らは,モデルの正当性と安全性特性のためにニューロン活性化パターンを抽出するためにProphecyツールを使用した。これらのパターンを用いて,正しく不正確な挙動を説明する入力の特徴を同定した。また,一貫した挙動の保証を提供するためにパターンを使用した。良好な説明を得て,一貫した挙動の領域を同定するため,画像シーケンス(単一画像の代わりに)を用いる新しいアイデアを検討した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューロン ,  滑走路 ,  飛行機 ,  *ニューラルネットワーク ,  臨界 ,  ヘッディング ,  応用プログラム ,  モデル ,  *事例研究 ,  回帰モデル ,  タクシー ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  画像列 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 研究 ,  自律 ,  追跡 ,  ニューラルネットワーク ,  解析