自動運転における重大な問題をシミュレーションで検出する技術を開発
~問題が発生するかを探り、起こりうる問題だけを効率的に自動探索~

以下の論文の成果を,NII および JST からニュースリリースしました.

情報・システム研究機構 国立情報学研究所(NIIエヌアイアイ、所長:喜連川 優、東京都千代田区)のアーキテクチャ科学研究系准教授 石川いしかわ 冬樹ふゆきらの研究チームは、科学技術振興機構(JSTジェイエスティー、理事長:濵口 道成、東京都千代田区)の戦略的創造研究推進事業 ERATOエラトー蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクト(ERATO MMSD、研究総括:NIIアーキテクチャ科学研究系准教授 蓮尾 一郎)のもと、自動運転システムのシミュレーションにおいて、急加速や急ハンドルが起きているなど事故につながるような複合的で重大な問題が発生するシミュレーションシナリオを効率よく自動で見つける技術を開発しました。

本手法では、シミュレーションの試行を繰り返す中で、追い越しや右折などのシナリオごとに起こりえない問題を見つけて不要なシミュレーション試行を除外することで、重大な問題が起きるような本当に重要なシナリオ、例えばあまりにも強い加速と急ハンドルが同時に発生するなどの状況を効率的に見つけ出すことができます。

 本研究成果は、ソフトウェア工学における自動化についてのフラッグシップ国際会議ASE 2021で2021年11月16日(オーストラリア時間)に発表されました。

ニュースリリース:信頼性が高いガスタービンのシステム設計を自動で効率良く発見する技術を開発~ブラックボックス最適化での論理仕様に着目、企業の実製品の設計プロセスに応用

以下の論文の成果を,NII および JST からニュースリリースしました.

情報・システム研究機構 国立情報学研究所(NIIエヌアイアイ、所長:喜連川 優、東京都千代田区)のアーキテクチャ科学研究系リサーチアシスタント(総合研究大学院大学 大学院生) 佐藤さとう 創太そうた、同研究系准教授 蓮尾はすお 一郎いちろうらの研究チームは、三菱重工と協働し、ガスタービンの制御システム設計で与えられた複数の要求仕様を満たす設計を自動で発見する手法を開発しました。この研究は、科学技術振興機構(JSTジェイエスティー、理事長:濵口 道成、東京都千代田区)の戦略的創造研究推進事業 ERATOエラトー蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクト(*1)(ERATO MMSD、研究総括:NIIアーキテクチャ科学研究系准教授・蓮尾 一郎)のもとで行われたものです。

 従来の制御システム自動設計手法では、エキスパート(専門家)による設計に匹敵する品質の制御方法を発見できませんでした。今回開発した手法では、従来の手法を改良し、エキスパートによる設計に匹敵する制御方法を全自動計算によって発見できるようになりました。本手法は、内部の挙動を数式などのモデルで記述できない「ブラックボックス」な制御システム一般に対して活用でき、自動運転をはじめとした様々な分野での設計プロセスに応用が期待されます。

 本研究成果は、第24回国際フォーマルメソッド・シンポジウム(オンライン開催)で2021年11月24日(水)(中国時間)に発表されます。

SSBSE 2021 Distinguished paper award受賞

Paolo Arcaini 特任准教授,SSBSE 2021にて “Distinguished paper award受賞

Paolo Arcaini 特任准教授 (NII) が下記の論文によって、国際会議 SSBSE 2021において”Distinguished paper awardを受賞しました

Xinyi Wang, Paolo Arcaini, Tao Yue, Shaukat Ali

Generating Failing Test Suites for Quantum Programs With Search

Paolo Arcaini 特任准教授は ERATO MMSD プロジェクト グループ 3のグループリーダです

ニュースリリース:計測誤差があるセンサーを使っても安全に動くよう制御ソフトウェア を自動で変換する手法を開発~「誤差はないものとする」理想上設計 で現実 を安全に~

以下の研究成果が,NII および JST からニュースリリースされました.

情報・システム研究機構 国立情報学研究所( N I I 、所長:喜連川 優、東京都千代田区)のアーキテクチャ科学研究系特任研究員 小林 努(こばやし・つとむ)、同研究系准教授 蓮尾 一郎(はすお・いちろう)らの研究チームは、科学技術振興機構( J S T 、理事長:濵口 道成、東京都千代田区)の戦略的創造研究推進事業 ERATO蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクト(*1)(ERATO MMSD、研究総括:NII アーキテクチャ科学研究系准教授・蓮尾 一郎)のもと、制御システムのセンサーに計測誤差があっても、安全に動くように制御ソフトウェアのモデルを自動で変換する手法を開発しました。この手法を使うと、ソフトウェアのモデルを自動変換するとともに、出力された制御ソフトウェアが耐えられる誤差の限界を示す数式を得ることができます。本手法は、自動運転をはじめとした外部環境とやり取りする様々な制御システムに対して活用でき、多様な利用環境や計測手段に対応するシステムへの応用が期待されます。
本研究成果は、第 13 回 NASA フォーマルメソッド・シンポジウムで 2021 年 5 月 26 日(水)にオンライン発表されました。

NII からのニュースリリース

JST からのプレスリリース

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FreneticアルゴリズムがSBSTコンテストで優れた成績を残しました!

Ezequiel Castellano, Ahmet Cetinkaya, Cédric Ho Thanh, Stefan Klikovits, Xiaoyi Zhang, Paolo Arcainiからなるチームは物理情報システムのテストコンテストであるSBST 2021にツール Freneticを提出し、失敗事例の生成レートと多様さの点において良い成績を挙げました。

コンテストは自動運転システムの車線保持機能のテストシナリオを生成することを主眼にしており、BeamNGシミュレーターを用いています。コンテストの目的は車線保持の失敗(境界逸脱エラーとも言う)を引き起こすような仮想の道路を、限られた時間内に複数生成することにあります。コンテストに提出されたツールは、制限時間、自動車の状態、境界逸脱エラーの許容量を変えた2つの設定の元で競いあいます。

Freneticは曲率に基づく道路の表現を用いた遺伝的手法を採用しており、摂動を加えることでより多様な道路を生成する工夫がなされています。

コンテストに参加したツールの実装に順位はつけられていませんが、コンテスト報告によりますと、Freneticは一般に大変効率がよく、多くの失敗事例を引き起こしたとのことです。また、2つの設定の元で、少なくとも10倍の境界逸脱エラーを他と比較して引き起こしたツールは2つしかなく、Freneticはそのうちの1つでした。特に、Freneticは平均して最も多様な失敗事例を提示し、自車が対向車線に逸脱するような境界逸脱エラーを最も多く見つけました。この成果は自動車メーカーにとって興味深いことであるかもしれません。

Freneticの実装とアルゴリズムの解説は私達のレポジトリにあります。

SSBSE 2020 最優秀論文賞

Paolo Arcaini 特任准教授,SSBSE 2020にて Best Paper Award受賞

Paolo Arcaini 特任准教授 (NII) が下記の論文によって、国際会議 SSBSE 2020においてBest Paper Awardを受賞しました

Paolo Arcaini, Shaukat Ali, Tao Yue

Do Quality Indicators Prefer Particular Multi-objective Search Algorithms in Search-Based Software Engineering?

Paolo Arcaini 特任准教授は ERATO MMSD プロジェクト グループ 3のグループリーダです

AITest 2020 最優秀論文賞

Paolo Arcaini 特任准教授,AITest 2020 にて Best Paper Award (Testing AI System) 受賞

Paolo Arcaini 特任准教授 (NII) が下記の論文によって、国際会議 AITest 2020においてBest Paper Award (Testing AI System)を受賞しました.

Paolo Arcaini, Andrea Bombarda, Silvia Bonfanti, Angelo Gargantini

Dealing with Robustness of Convolutional Neural Networks for Image Classification

Paolo Arcaini 特任准教授は ERATO MMSD プロジェクト グループ 3のグループリーダです.

ニュースリリース: 自動運転の経路計画プログラムから危険動作を自動検出する手法を開発 ~細かい指定をせずに、現実的かつ危険な動作を発見する~

以下の論文の成果を,NII および JST からニュースリリースしました.

Generating Avoidable Collision Scenarios for Testing Autonomous Driving Systems. Alessandro Calò, Paolo Arcaini, Shaukat Ali, Florian Hauer, Fuyuki Ishikawa, IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST 2020)

進化計算でハザードシナリオを探索する際に,「危ないけれど避けようがない」シナリオでなく,「システムの変更によって避けることができた」シナリオをうまく探索する技術です.

3報の論文が ETAPS 2020 に採択

ERATO MMSD プロジェクトの研究者が著者・共著者となる3報の論文が, ETAPS 2020 – European Joint Conferences on Theory and Practice of Software に採択されました.

  • Juraj Kolčák, Jérémy Dubut, Ichiro Hasuo, Shin-Ya Katsumata, David Sprunger and Akihisa Yamada. Relational Differential Dynamic Logic. 26th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems (TACAS 2020) 
  • Takamasa Okudono and Andy King. Mind the Gap: Bit-vector Interpolation recast over Linear Integer Arithmetic. 26th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems (TACAS 2020)
  • Satoshi Kura. Graded algebraic theories. 23rd International Conference on Foundations of Software Science and Computation Structures (FoSSaCS 2020)

European Joint Conferences on Theory and Practice of Software (ETAPS) は理論計算機科学分野での主要イベントの一つであり,国際会議4つ(ESOPFASEFOSSACS and TACAS)およびその他ワークショップ等のイベントの集合体です.ETAPS 2020は 2020年4月に,アイルランド共和国ダブリンにて開催予定でした(COVID-19 のため延期).

ICECCS 2019 最優秀論文賞

Xiaoyi Zhang,Paolo Arcaini,石川 冬樹の三氏による論文が国際会議 ICECCS 2019 — the 24th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems — で最優秀論文賞を受賞しました.

Xiao-Yi Zhang, Paolo Arcaini, Fuyuki Ishikawa:
Assessing the Relation Between Hazards and Variability in Automotive Systems. ICECCS 2019: 190-199. [ieee]

著者の三氏は ERATO MMSD プロジェクトのメンバーです(グループ3,石川冬樹グループリーダー).

ICECCS は形式手法分野のトップ国際会議の一つです(CORE rank A).昨年の受賞に続き,ERATO MMSD プロジェクトから2年連続の最優秀論文賞受賞となります.