Informace o projektu

Mnohé počítačové systémy mohou být chápány jako (semi-)autonomní agenti, kteří interagují se svým prostředím. Chování těchto agentů je řízeno pomocí tzv. kontrolerů, které musí nezbytně brát do úvahy různé formy neurčitosti pramenící zejména z nepredikovatelného chování prostředí a z nepřesnosti dat, které sbírají o svém stavu. Existuje několik přístupů pro automatizovaný návrh kontrolerů, ale jejich reálné nasazení je limitované buď omezenou škálovatelností nebo zárukami, které mohou poskytnout na bezpečnost výsledných kontrolerů: formální metody se typicky soustředí na bezpečnost zatímco metody strojové učení na škálovatelnost.

Cílem tohoto projektu je vývoj teoretických základů a syntetizačních algoritmů, které dovolí redukovat tyto limity a zásadně tak zlepšit aplikovatelnost automatizovaného návrhu kontrolerů. Hlavní vizí projektu je adaptovat, dále vyvinout a synergicky integrovat nově vznikající paradigmata: induktivní syntézu, která vylepšuje škálovatelnost formálních metod, a učení s omezeným rizikem, které vylepšuje garance bezpečnosti výsledných kontrolerů.