JP7149430B2 - 人工知能によるエクスポージャ最小化応答 - Google Patents
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Description
この仮定を考慮すると、合計の残り時間区画の長さTにわたるこの関数の積分(つまり、区画内のある時点で事象が発生する累積確率)は次のようになる。
ここで、ERFCは相補誤差関数である。したがって、事象のコスト関数が時間に関して一定である場合、総加重リスクエクスポージャは次のようになる。
ここで、kは各リソースを表し、Ckは事象が発生した場合のそのリソースのコストを表す。
Claims (14)
- 混沌とした環境におけるエクスポージャによる害を最小限に抑えるためにリソースを操作するための人工知能システムであって:
1つ又は複数の自律エージェントデバイスと;
プロセッサと、命令を格納する非一時的なメモリと、を備える中央サーバと;を備え、
前記命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記プロセッサが:
初期期間の間に、前記混沌とした環境に関連する1つ又は複数のリモート電子センサから、前記混沌とした環境においてランダムウォークによるモデル化可能な動きを経験する1つ又は複数の変数の数値を記録したセンサ読取値の第1のセットを受信し;
前記初期期間の間に前記1つ又は複数の変数の変動率を決定し;
前記混沌とした環境が前記リソースの1つ又は複数に影響を与える可能性のある前記初期期間の後に、ユーザが定義したクリティカル時間区画を受信し;
前記クリティカル時間区画におけるユーザが定義した最大許容リスクエクスポージャを受信し;
複数の前記リソースのうちの1つ又は複数のリソースのそれぞれに対して、当該リソースに対するコストに当該リソースに害が及ぶ確率を乗じたリスク関数を確立し、前記確率は当該リソースの相補誤差関数及び変動率によって見積もられ;
前記クリティカル時間区画中に各リソースに対する加重総リスクエクスポージャを決定し、前記加重総リスクエクスポージャは、当該リソースの前記リスク関数の、現時点から前記クリティカル時間区画の終了までの時間に関するリスク関数の積分に、少なくとも部分的に基づき;
前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えていると判定し;
前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定に応じて、前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスに、前記加重総リスクエクスポージャを減少させるためにコンピューティングデバイスの通信インターフェースを通して現在のデータ送信速度を一時的に低下させる;ようにする、
システム。 - 前記非一時的なメモリは命令を格納し、当該命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記プロセッサが更に:
前記1つ又は複数の変数の変化を記録する第2のタイムウィンドウの間に、前記1つ又は複数のリモート電子センサからセンサ読取値の第2のセットを受信し;
前記センサ読取値の第2のセットに少なくとも部分的に基づいて、クリティカル時間区画中の前記加重総リスクエクスポージャを更新する、ようにする、
請求項1に記載のシステム。 - 前記非一時的なメモリは命令を格納し、当該命令は、前記プロセッサによって実行されたときに、前記プロセッサが更に:
前記加重総リスクエクスポージャを更新した後、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えなくなるまで、前記1つ又は複数のリソースを繰り返し操作すると共に前記加重総リスクエクスポージャを繰り返し更新するようにする、
請求項2に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ネットワークメッセージをリモートコンピューティングデバイスへ送信することによって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ヒューマンユーザが受信するためのメッセージを生成することによって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ヒューマンユーザに可視又は可聴であるアラームのアクティブ化によって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項1に記載のシステム。 - 前記センサ読取値の第1のセットは、未だ受信していない他のセンサ読取値を参照するセンサ読取値を含み、前記システムは、参照される前記他のセンサ読取値が受信された後の遅延処理のためにセンサ読取値を格納する順番待ちの列をさらに備える、
請求項1に記載のシステム。 - 混沌とした環境におけるエクスポージャによる害を最小限に抑えるためにリソースを操作するための人工知能の方法であって:
初期期間の間に、前記混沌とした環境に関連する1つ又は複数のリモート電子センサから、前記混沌とした環境においてランダムウォークによるモデル化可能な動きを経験する1つ又は複数の変数の数値を記録したセンサ読取値の第1のセットを受信するステップと;
前記初期期間の間に前記1つ又は複数の変数の変動率を決定するステップと;
前記混沌とした環境が前記リソースの1つ又は複数に影響を与える可能性のある前記初期期間の後に、ユーザが定義したクリティカル時間区画を受信するステップと;
前記クリティカル時間区画におけるユーザが定義した最大許容リスクエクスポージャを受信するステップと;
複数の前記リソースのうちの1つ又は複数のリソースのそれぞれに対して、当該リソースに対するコストに当該リソースに害が及ぶ確率を乗じたリスク関数を確立するステップであって、前記確率は当該リソースの相補誤差関数及び変動率によって見積もられる、ステップと;
前記クリティカル時間区画中に各リソースに対する加重総リスクエクスポージャを決定するステップであって、前記加重総リスクエクスポージャは、当該リソースの前記リスク関数の、現時点から前記クリティカル時間区画の終了までの時間に関するリスク関数の積分に、少なくとも部分的に基づく、ステップと;
前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えていると判定するステップと;
前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定に応じて、前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスに、前記加重総リスクエクスポージャを減少させるためにコンピューティングデバイスの通信インターフェースを通して現在のデータ送信速度を一時的に低下させるステップと;を備える、
方法。 - 前記1つ又は複数の変数の変化を記録する第2のタイムウィンドウの間に、前記1つ又は複数のリモート電子センサからセンサ読取値の第2のセットを受信するステップと;
前記センサ読取値の第2のセットに少なくとも部分的に基づいて、クリティカル時間区画中の前記加重総リスクエクスポージャを更新するステップと;をさらに備える、
請求項8に記載の方法。 - 前記加重総リスクエクスポージャを更新した後、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えなくなるまで、前記1つ又は複数のリソースを繰り返し操作すると共に前記加重総リスクエクスポージャを繰り返し更新するステップをさらに備える、
請求項9に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ネットワークメッセージをリモートコンピューティングデバイスへ送信することによって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項8に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ヒューマンユーザが受信するためのメッセージを生成することによって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項8に記載の方法。 - 前記1つ又は複数の自律エージェントデバイスは、ヒューマンユーザに可視又は可聴であるアラームのアクティブ化によって、前記加重総リスクエクスポージャが前記最大許容リスクエクスポージャを超えているとの判定にさらに応える、
請求項8に記載の方法。 - 前記センサ読取値の第1のセットは、未だ受信していない他のセンサ読取値を参照するセンサ読取値を含み;
未受信のセンサ読取値を参照するセンサ読取値を順番待ちの列に格納するステップと;
参照された前記センサ読取値を受信するステップと;
参照された前記センサ読取値の後に前記順番待ちの列に格納された前記センサ読取値を処理するステップと;をさらに備える、
請求項8に記載の方法。
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