Posts Issued in March, 2025

posted by sakurai on March 13, 2025 #960

AJEに依頼した論文のアブストラクトが返ってきたので、修正し再依頼しました。アブストラクトなのでそれほどやりとりなく、次で完了する予定です。

表960.1 RAMS 2026へのマイルストーン
期限 マイルストーン 状態
2025/4/30 AJEにアブストラクトを修正依頼 修正中
2025/4/30 アブストラクト(氏名、所属無し版)投稿締め切り(システム入力)
2025/6/2 アブストラクト採択結果
2025/7/31 初稿論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属無し版)
2025/9/31 最終論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属有り版)
2025/10/10 学会出席登録締め切り


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posted by sakurai on March 12, 2025 #959

次回RAMS 2026に投稿する論文「Optimizing Fault Tree Analysis for Probabilistic Metrics Using Large Language Models in ISO 26262」を作成しました。アブストラクトをAJEに投稿中です。

表959.1 RAMS 2026へのマイルストーン
期限 マイルストーン 状態
2025/4/30 AJEにアブストラクトを投稿
2025/4/30 アブストラクト(氏名、所属無し版)投稿締め切り(システム入力)
2025/6/2 アブストラクト採択結果
2025/7/31 初稿論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属無し版)
2025/9/31 最終論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属有り版)
2025/10/10 学会出席登録締め切り


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Pongと強化学習 (87)

posted by sakurai on March 6, 2025 #958

envの内部画面配列は実際はどのように定義されていますか?


envの内部画面配列、つまり観測空間は、OpenAI Gym 環境によって提供される状態(観測)のデータ構造です。これは、エージェントが受け取る環境の状態を表現します。具体的な定義はゲームやシミュレーションの種類によって異なりますが、通常、以下のような形式が多く見られます:

1. オリジナルの画像データ

ビデオゲームなどの場合、オリジナルの画像データはしばしばRGBカラー画像として提供されます。たとえば、Atariゲームの一般的な解像度は210x160ピクセルで、各ピクセルはRGB値を持ちます。この形式の観測空間はBox型で定義され、以下のように設定されることが一般的です:

    from gym import spaces
    observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=(height, width, channels), dtype=np.uint8)
  • lowhighはピクセル値の最小値と最大値を示し、通常RGBの各色成分は0から255の値を取ります。
  • shapeは画像の次元を指定します。例えば、高さが160、幅が210、3つのカラーチャネル(RGB)を持つ場合、(160, 210, 3)となります。
  • dtype=np.uint8はデータ型を8ビットの符号なし整数と指定しています。

2. 加工後の画像データ

強化学習のための前処理ステップを経て、画像データはしばしば変更されます。例として、画像をグレースケールに変換し、サイズを変更し、複数のフレームをスタックすることがあります。これにより、観測空間は次のように定義されることがあります:

    observation_space = spaces.Box(low=0, high=255, shape=(84, 84, 4), dtype=np.uint8)
  • shapeの変更により、画像サイズが84x84にリサイズされ、4つの連続するフレームがスタックされています。これにより、エージェントは動きの情報を時間的に捉えることができます。

3. その他の形式

特定のシミュレーションや環境では、観測空間が画像データではなく、センサー読み取り値や他の数値データを直接利用する場合もあります。例えば、ロボティクスのシミュレーションでは、関節の位置、速度、角度などの物理的なパラメータが観測空間として使用されることがあります。

このように、観測空間はエージェントが操作する環境の状態をエンコードするためのデータ構造として、その内容は非常に多様であり、エージェントの設計や学習タスクに適応する形で設定されます。


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posted by sakurai on March 3, 2025 #957

次回RAMS 2026に投稿する論文「Deriving Accurate Probabilistic Metrics (PMHF) with Imperfect Large Language Models in ISO 26262」を作成しました。アブストラクトを修正中で、AJEに出してから3/EまでにRAMSに投稿予定です。

表957.1 RAMS 2026へのマイルストーン
期限 マイルストーン 状態
2025/4/30 アブストラクト(氏名、所属無し版)投稿締め切り(システム入力)
2025/6/2 アブストラクト採択結果
2025/7/31 初稿論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属無し版)
2025/9/31 最終論文、プレゼン投稿締め切り(氏名、所属有り版)
2025/10/10 学会出席登録締め切り

過去に掲載した論文の実績と予定をアップデートします。

表957.2 PMHF論文の実績と予定表
No. 学会 論文タイトル 内容 採択/未
1 2017 ISPCE Generalized formula for the calculation of a probabilistic metric for random hardware failures in redundant subsystems PMHF式を初めて冗長系に拡張し提案 ISPCE 2017 最優秀論文賞
2 2020 RAMS Generic Equations for a Probabilistic Metric for Random Hardware Failures According to ISO 26262 PMHF式を初めて理論的に導出、提案 採択
3 2021 RAMS A Framework for Performing Quantitative Fault Tree Analyses for Subsystems with Periodic Repairs 理論的に導出したPMHFのFTA構成法 採択
4 2022 RAMS Formulas of the Probabilistic Metric for Random Hardware Failures to Resolve a Dilemma in ISO 26262 LFMと整合するPMHF式の導出及び提案 採択
5 2023 RAMS Stochastic Constituents for the Probabilistic Metric for Hardware Failures 確率構成要素を用いたIFRモデルの証明 採択
6 2024 RAMS Identifying and Rectifying the Potential Faults in Probabilistic Metric (PMHF) Formula in ISO 26262 規格第2版のPMHF式の誤りと正確なPMHF式の提案 RAMS 2025最優秀実用論文賞
7 2025 RAMS Point Unavailability and Its Density Processes of Repairable Element with Periodic Inspections in ISO 26262 定期検査する修理可能エレメントのPUAとPUD 採択
8 2026 RAMS Deriving Accurate Probabilistic Metrics (PMHF) with Imperfect Large Language Models in ISO 26262 低信頼LLMを用いた定量FTAの方法
9 2027 RAMS 未定 定量FTAにおける2次安全機構の効果
10 2028 RAMS 未定 PMHF式導出における不稼働度の近似式
11 2029 RAMS 未定 EOTTIの導出
12 2030 RAMS 未定 未定


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