Inference Techniques for Diagnosis Based on Set Operations
Notice bibliographique
Résumé
*† State identification is a crucial function in an autonomous system. The result of state identification is the basis for fault diagnosis and autonomous planning in an autonomous agent. NASA has developed Livingstone to perform state tracking, which is the kernel in their remote autonomous agent. The Remote Agent has been successfully tested in Deep Space One spacecraft. The theory behind Livingstone is based on General Diagnostic Engine (GDE) which aims to detect all possible states. On the other hand, Livingstone only tracks several most possible states. Based on this observation, we believe that GDE is computationally too intensive for state identification in spacecraft subsystem diagnosis. We have also observed that the number of sensors is relatively smaller than the number of components in a system. This motivated us to develop a symptom driven state-tracking algorithm which reduces the memory requirement and increases the execution speed. In this paper, we analyze simple examples and summarize characteristics of an autonomous system which can help simplify the diagnosis. Given a structural and behavioral model of a system, we can use techniques from set theory to diagnose faults. The diagnosis process is triggered by a discrepancy between the observation and the model prediction. Our method avoids the exponential computational problem faced by the traditional approaches such as GDE. Probability theory is used to support our approach and a command-based probing (configuration) technique is also discussed. A diagnosis system is implemented based on our technique and applied to a simple spacecraft propulsion subsystem diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».