SMARLA: A Safety Monitoring Approach for Deep Reinforcement Learning Agents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep Reinforcement Learning (DRL) has made significant advancements in various fields, such as autonomous driving, healthcare, and robotics, by enabling agents to learn optimal policies through interactions with their environments. However, the application of DRL in safety-critical domains presents challenges, particularly concerning the safety of the learned policies. DRL agents, which are focused on maximizing rewards, may select unsafe actions, leading to safety violations. Runtime safety monitoring is thus essential to ensure the safe operation of these agents, especially in unpredictable and dynamic environments. This paper introduces <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SMARLA</i>, a black-box safety monitoring approach specifically designed for DRL agents. <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SMARLA</i> utilizes machine learning to predict safety violations by observing the agent's behavior during execution. The approach is based on Q-values, which reflect the expected reward for taking actions in specific states. <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SMARLA</i> employs state abstraction to reduce the complexity of the state space, enhancing the predictive capabilities of the monitoring model. Such abstraction enables the early detection of unsafe states, allowing for the implementation of corrective and preventive measures before incidents occur. We quantitatively and qualitatively validated <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SMARLA</i> on three well-known case studies widely used in DRL research. Empirical results reveal that <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SMARLA</i> is accurate at predicting safety violations, with a low false positive rate, and can predict violations at an early stage, approximately halfway through the execution of the agent, before violations occur. We also discuss different decision criteria, based on confidence intervals of the predicted violation probabilities, to trigger safety mechanisms aiming at a trade-off between early detection and low false positive rates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle