Programming and Reasoning with Partial Observability

Auteurs : Eric Atkinson, Michael Carbin

Proc. ACM Program. Lang. 4, OOPSLA, Article 200 (November 2020), 28 pages
Licence : CC BY-NC-SA 4.0

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2101.04742v1

  • Résumé Complet
  • Points clés
  • Résumé vulgarisé
  • Article de blog
Le résumé n'est pas encore prêt
Résumés déjà disponibles dans d'autres langues : en

Résumé : Computer programs are increasingly being deployed in partially-observable environments. A partially observable environment is an environment whose state is not completely visible to the program, but from which the program receives partial observations. Developers typically deal with partial observability by writing a state estimator that, given observations, attempts to deduce the hidden state of the environment. In safety-critical domains, to formally verify safety properties developers may write an environment model. The model captures the relationship between observations and hidden states and is used to prove the software correct. In this paper, we present a new methodology for writing and verifying programs in partially observable environments. We present belief programming, a programming methodology where developers write an environment model that the program runtime automatically uses to perform state estimation. A belief program dynamically updates and queries a belief state that captures the possible states the environment could be in. To enable verification, we present Epistemic Hoare Logic that reasons about the possible belief states of a belief program the same way that classical Hoare logic reasons about the possible states of a program. We develop these concepts by defining a semantics and a program logic for a simple core language called BLIMP. In a case study, we show how belief programming could be used to write and verify a controller for the Mars Polar Lander in BLIMP. We present an implementation of BLIMP called CBLIMP and evaluate it to determine the feasibility of belief programming.

Soumis à arXiv le 12 Jan. 2021

Outils pour cet article

Expliquer autrement 3 réécritures gratuites restantes aujourd'hui
Exporter BibTeX · RIS (Zotero, Mendeley, EndNote) · Markdown (Notion, Obsidian) · Premium
Alertes de citation Premium
Journal club Des slides pour le présenter Premium
Pour les journalistes Kit presse et détecteur de hype Premium

Posez des questions sur cet article à notre assistant IA

Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.

Figures et graphiques

Posez une question sur une figure en indiquant son numéro ou en utilisant son bouton de question pour demander une analyse visuelle. Au maximum deux figures et quatre panneaux par question. Les valeurs lues sur les graphiques sont approximatives ; vérifiez les données originales.

Instructions pour utiliser l'assistant IA ?

Évaluez la qualité du contenu généré par l'IA en votant

Note : 0

Pourquoi avons-nous besoin de votes ?

Les votes sont utilisés pour déterminer si nous devons réexécuter nos outils de synthèse. Si le compte atteint -10, nos outils peuvent être redémarrés.

Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.

Articles similaires résumés avec nos outils d'IA

Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une

représentation arborescente

Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.