安全なAI自律制御のためのコンテキスト対応ランタイムモニター学習
機械学習ベースの制御器は未知の環境において性能が急激に低下し、自律システムの安全性を脅かすという深刻な課題を抱えているが、本研究では複数の制御器の中から現在の環境状況（コンテキスト）に応じて最適なものを選択する「コンテキスト対応ランタイムモニター」を提案し、この問題を解決する。
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