VESCAA: Verifikovatelná a efektivní syntéza kontrolerů

VESCAA: Verifiable and Efficient Synthesis of Agent Controllers

grant

Řízení agentů v nejistém prostředí; automatizovaný návrh systémů; bezpečnost a škálovatelnost; induktivní syntéza; zpětnovazebné učení; risk-aware učení;

Mnohé počítačové systémy mohou být chápány jako (semi-)autonomní agenti, kteří interagují se svým prostředím. Chování těchto agentů je řízeno pomocí tzv. kontrolerů, které musí nezbytně brát do úvahy různé formy neurčitosti pramenící zejména z nepredikovatelného chování prostředí a z nepřesnosti dat, které sbírají o svém stavu. Existuje několik přístupů pro automatizovaný návrh kontrolerů, ale jejich reálné nasazení je limitované buď omezenou škálovatelností nebo zárukami, které mohou poskytnout na bezpečnost výsledných kontrolerů: formální metody se typicky soustředí na bezpečnost zatímco metody strojové učení na škálovatelnost. Cílem tohoto projektu je vývoj teoretických základů a syntetizačních algoritmů, které dovolí redukovat tyto limity a tak zásadně zlepšit aplikovatelnost automatizovaného návrhu kontrolerů. Hlavní vizí projektu je adaptovat, dále vyvinout a synergicky integrovat nově vznikající paradigmata: induktivní syntézu, která vylepšuje škálovatelnost formálních metod a risk-aware učení, které vylepšuje garance bezpečnosti výsledných kontrolerů.

Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D. (UITS) – hlavní řešitel
Andriushchenko Roman, Ing. (UITS)