Verification of Sigmoidal Artificial Neural Networks using iSAT

Interessieren Sie sich für die Verifikation von künstlichen neuronalen Netzen? Dann lade ich Sie ein, den 7th International Workshop on Symbolic-Numeric Methods for Reasoning about CPS and IoT (SNR) zu besuchen. Vor allem, weil mein Arbeitskollege Dominik Grundt auf dem SNR sein Forschungspapier mit dem Titel „Verification of Sigmoidal Artificial Neural Networks using iSAT“ vorstellen wird, an dem ich, Willem Hagemann, Paul Kröger und Martin Fränzle als Co-Autoren beteiligt sind.

Zusammenfassung: In diesem Forschungsartikel wird ein Ansatz zur Überprüfung des Verhaltens nichtlinearer Künstlicher Neuronaler Netze (ANNs) vorgestellt, die in sicherheitskritischen Cyber-Physical-Systemen eingesetzt werden. Genauer gesagt, implementieren wir einen speziellen Sigmoid-Funktionspropagator für die Intervall-Constraint-Propagation, die im Satisfiability Modulo Theories Solver iSAT verwendet wird. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Lösung für die Verifizierung nichtlinearer ANNs unter Verwendung von Intervall-Constraint-Propagation im Vergleich zu bestehenden Ansätzen effizienter in Bezug auf Laufzeit und Skalierbarkeit auf verschiedenen Modellen ist.

Dieses Jahr findet der SNR’21 zeitgleich mit dem QONFEST’21 in Paris, Frankreich statt. Das vollständige Programm des SNR’21 finden Sie unter diesem Link. Dominik Grundt wird seine Forschungsarbeit morgen, den 23. August 2021 von 16:35 bis 16:55 Uhr (Pariser Zeit – mitteleuropäische Sommerzeit) vorstellen.

Later Edit:

Dominik präsentiert seine Forschungsarbeit bei 2:07:06 im folgenden Video:

Later Edit 2:

Da die Arbeit in diesem Forschungspapier mit Hilfe eines Zuschusses des deutschen Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie durchgeführt wurde, diese Forschungspapier ist auf der Website des Projekts KI Wissen hier genannt und hier zu finden.

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