Mihaela-Larisa Clement, Tosca Pierro, Ezio Bartocci, Luca Marzari · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27870 · open-access PDF
L'analyse d'accessibilité de Hamilton-Jacobi (HJ) offre des garanties de sécurité formelles pour les systèmes de contrôle, mais la formation de certificats neuronaux précis reste difficile, en particulier lorsque les régions dangereuses sont difficiles à caractériser. Nous proposons un cadre de formation guidé par la vérification qui s'attaque à cela en utilisant l'énumération probabilistique des contraintes de sécurité pour détecter les violations d'invariance à l'avenir, c'est-à-dire les états où le certificat appris classifie incorrectement le comportement dangereux.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Hamilton-Jacobi (HJ) reachability analysis offers formal safety guarantees for control systems, but training accurate neural certificates remains difficult, particularly when unsafe regions are hard to characterize. We propose a verification-guided training framework that addresses this by using probabilistic enumeration of safety constraints to detect forward-invariance violations, i.e., states where the learned certificate incorrectly classifies unsafe behavior. This produces a compact, targeted set of counterexamples that more precisely captures the failure boundary than inputs generated by
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