倫理的監査機能を備えた自律型都市航空モビリティのルーティングのための メタ最適化継続適応

本記事では、自律型都市航空モビリティ(UAM)のルーティング問題に取り組むため、メタ最適化継続適応(MOCA-E²)フレームワークについて説明しています。UAMは非定常な環境で動作するため、過去の知識を忘れずに新しい状況に迅速に適応できる必要があります。また、効率性だけでなく公平性や安全性などの倫理的制約も考慮する必要があります。MOCA-E²は、メタ学習、倫理的制約最適化、因果推論に基づく説明可能性を組み合わせた、ハイブリッドのニューロシンボリックエージェントシステムです。