[論文レビュー] Uncertainty Quantification and Software Risk Analysis for Digital Twins in the Nearly Autonomous Management and Control Systems: A Review

Linyu Lin, Han Bao+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2021

Fault Detection and Control Systems参考文献 67被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、原子炉応用分野におけるほぼ自律的管理制御（NAMAC）システム内におけるデジタルツイン（DT）の不確実性評価（UQ）およびソフトウェアリスク分析技術をレビューする。データ駆動型機械学習ベースのDTを評価し、モデルおよび予測不確実性を評価するためのUQ手法を統合し、自律意思決定システムにおける安全性と信頼性を確保するため、ソフトウェア危害およびリスク分析を適用する。

ABSTRACT

A nearly autonomous management and control (NAMAC) system is designed to furnish recommendations to operators for achieving particular goals based on NAMAC's knowledge base. As a critical component in a NAMAC system, digital twins (DTs) are used to extract information from the knowledge base to support decision-making in reactor control and management during all modes of plant operations. With the advancement of artificial intelligence and data-driven methods, machine learning algorithms are used to build DTs of various functions in the NAMAC system. To evaluate the uncertainty of DTs and its impacts on the reactor digital instrumentation and control systems, uncertainty quantification (UQ) and software risk analysis is needed. As a comprehensive overview of prior research and a starting point for new investigations, this study selects and reviews relevant UQ techniques and software hazard and software risk analysis methods that may be suitable for DTs in the NAMAC system.

研究の動機と目的

• 原子力発電所で使用されるほぼ自律的管理制御（NAMAC）システムにおける安全性保証の増大するニーズに対応すること。
• NAMACシステムにおけるデジタルツイン（DT）に適用可能な不確実性評価（UQ）技術を特定および評価すること。
• 自律意思決定における信頼性と安全性を確保するため、DTと統合可能なソフトウェアリスク分析手法を評価すること。
• 将来の安全で信頼できるデジタルツインシステムの開発を導くために、既存の研究を包括的にレビューすること。

提案手法

• NAMACシステムにおけるデジタルツインに適した不確実性評価（UQ）技術に関する既存文献を体系的に調査する。
• AI駆動型デジタルツインに適用可能なソフトウェア危害分析およびリスクアセスメント手法をレビューする。
• 原子炉制御および管理機能のデジタルツイン構築に用いられるデータ駆動型機械学習モデルを分析する。
• UQとソフトウェアリスク分析の統合を評価し、モデル不確実性がシステムレベルの安全性に与える影響を評価する。
• 確率的、非確率的、統計的手法を含む、デジタルツインへの適用可能性に基づいてUQ手法を分類する。
• UQとソフトウェアリスク分析を統合するフレームワークを提案し、デジタルツインシステムの安全性認証および検証を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ほぼ自律的管理制御（NAMAC）システムにおけるデジタルツインに最も適した不確実性評価（UQ）技術は何か？
• RQ2 安全で重要な制御システムに使用されるデジタルツインに、ソフトウェア危害およびリスク分析を効果的に適用する方法は何か？
• RQ3 原子炉管理および制御に使用される機械学習ベースのデジタルツインにおける主な不確実性の源は何か？
• RQ4 UQとソフトウェアリスク分析を統合することで、デジタルツインシステムの信頼性および信頼性をどのように向上させられるか？
• RQ5 原子炉および類似分野におけるデジタルツインにUQおよびリスク分析を適用する際の、現在の研究ギャップと課題は何か？

主な発見

• モンテカルロシミュレーションやベイズ推論などの確率的UQ手法は、デジタルツインにおけるエピステミック的およびアレアトリックな不確実性を評価するのに適している。
• 区間解析やファジィ論理などの非確率的UQアプローチは、核システムで一般的なデータ不足または高不確実性環境においても頑健性を発揮する。
• FMEAやFTAなどのソフトウェアリスク分析手法は、デジタルツイン部品の故障モードおよび制御システム内での伝播を特定するのに効果的である。
• UQとソフトウェアリスク分析の統合により、デジタルツインベースの意思決定支援システムにおける高インパacts不確実性および故障リスクの早期特定が可能になる。
• 既存の研究では、安全で重要な応用分野におけるAI駆動型デジタルツインに特化したUQとソフトウェアリスク分析を統合する標準化された手法が不足していることが明らかになった。
• 本レビューでは、UQとリスク分析が個別に成熟しているものの、デジタルツインシステムにおけるそれらの相乗的応用はまだ未発達であり、今後の研究がさらに必要であると同定した。