当信息物理系统遇上人工智能：一项基准、一次评估与前行之路
软件工程
2022-04-20 v2
摘要
信息物理系统（CPS）已广泛部署于汽车系统、航空电子、医疗设备等安全关键领域。近年来，人工智能（AI）越来越多地被用于操控CPS。尽管AI赋能的CPS十分流行，但公开可用的基准很少。对于跨不同工业领域的AI赋能CPS的性能和可靠性，也缺乏深入理解。为弥补这一差距，我们着手创建涵盖七个领域的工业级CPS公开基准，并通过最先进的深度强化学习（DRL）方法为其构建AI控制器。在此基础上，我们进一步对这些AI赋能系统及其传统对应系统进行系统性评估，以识别当前挑战并探索未来机遇。我们的关键发现包括：（1）AI控制器并非总是优于传统控制器；（2）现有的CPS测试技术（具体而言为证伪）不足以分析AI赋能的CPS；（3）构建策略性结合并在AI控制器与传统控制器间切换的混合系统，可在不同领域实现更优性能。我们的结果凸显了针对AI赋能CPS的新测试技术的需求，以及为达成最优性能与可靠性而对混合CPS系统开展更多研究的必要。
引用
@article{arxiv.2111.04324,
title = {When Cyber-Physical Systems Meet AI: A Benchmark, an Evaluation, and a Way Forward},
author = {Jiayang Song and Deyun Lyu and Zhenya Zhang and Zhijie Wang and Tianyi Zhang and Lei Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04324},
year = {2022}
}