CoreSense: 監査可能なロボット意思決定のための追跡可能な失敗想起と競合認識型信念ゲーティング

ロボットが過去の失敗を想起する際、想起した証拠が現在も有効か、現在の観測と矛盾しないか、意思決定に十分かを確認できない問題に対処する。CoreSenseは、追跡可能なepisodic evidenceとconflict-aware belief gateを組み合わせ、範囲・出所・時間・矛盾・支持を検査した上で、PROCEED、再観測要求、abstain、escalateを許可する、監査可能なロボットシステム統合アーキテクチャ。

従来の失敗想起は証拠の有効性や矛盾を確認せずに意思決定へ使われ得る。CoreSenseはbelief gateでscope, provenance, time, contradiction, supportを検査し、unsafe proceedを削減しつつoverblockingとcoverageのトレードオフを明示する。またCockroachDB Cloud-Amazon Bedrockのcloud deployment pathまで検証する点が異なる。

核はconflict-aware belief gate。想起したepisodic evidenceに対し、scope, provenance, time, contradiction, supportを確認し、PROCEED、re-observation要求、abstain、escalateを選択する。boundedでauditableなrecommendationを生成し、traceable episodic evidenceと統合する。評価は物理ロボットを指令せず、offline public real-robot data、frozen signal-level simulation、live cloud deployment pathの3層で行う。

CableTrace-120とBotFails-200でbelief gatingがprotocol-defined unsafe proceedsを20%と40%から0%へ削減。disjointly calibrated raw-video policyも0% unsafe proceedだが全nominal episodeをoverblock。ViFailback-BotFails visual detectorは0.778 AUROCだがall-blocking。cycle-disjoint UR3 telemetry for protective stopsは0% unsafe proceed、36.1% overblocking、61.9% coverage。grip-loss transferはnegative result。controlled physical corroborationは3.3%、0%、42.0%、conflict-aware fusionは4.7%、0%、42.8%。20/20 cloud recallsがCockroachDB Cloud-Amaz…

証拠はautonomous recoveryやcertified safetyではなく、auditable integration patternを支持する。unsafe proceed削減と引き換えにoverblockingやcoverage低下が生じ、raw-video policyやvisual detectorはall-blockingになる。grip-loss transferはnegative result。物理ロボットを指令しない評価であり、実機での安全性保証は主張しない。

要旨で参照/比較されているCableTrace-120、BotFails-200、ViFailback-BotFails、UR3 telemetry for protective stops、CockroachDB Cloud-Amazon Bedrock deployment path、conflict-aware fusion、grip-loss transferに関する研究。関連手法としてepisodic memory、failure recall、belief gating、visual detector、AUROC評価、overblocking/coverage指標を扱う論文。