Statistical Model Checking for Stochastic Hybrid Systems

This paper presents novel extensions and applications of the UPPAAL-SMC model checker. The extensions allow for statistical model checking of stochastic hybrid systems. We show how our race-based stochastic semantics extends to networks of hybrid systems, and indicate the integration technique applied for implementing this semantics in the UPPAAL-SMC simulation engine. We report on two applications of the resulting tool-set coming from systems biology and energy aware buildings.Comment: In Proceedings HSB 2012, arXiv:1208.315

HySIA: Tool for Simulating and Monitoring Hybrid Automata Based on Interval Analysis

We present HySIA: a reliable runtime verification tool for nonlinear hybrid automata (HA) and signal temporal logic (STL) properties. HySIA simulates an HA with interval analysis techniques so that a trajectory is enclosed sharply within a set of intervals. Then, HySIA computes whether the simulated trajectory satisfies a given STL property; the computation is performed again with interval analysis to achieve reliability. Simulation and verification using HySIA are demonstrated through several example HA and STL formulas.Comment: Appeared in RV'17; the final publication is available at Springe

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y análisis probabilístico de sistemas híbridos

Los sistemas híbridos, se han tornado de gran interés en la comunidad científica a partir del desafío que presenta el estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y el estudio y comprensión de sus interacciones. Estas puede tomar diversas formas, las más comunes ocurren cuando cambian de estado entre diferentes procesos continuos. Otras formas de interacción incluyen transiciones discretas que dependen de evoluciones continuas, u otras aparecen como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de ciertos eventos. Un sistema híbrido probabilístico considera la distribución de probabilidad de ambas dinámicas, y se enfoca el análisis en lo referido a la alcanzabilidad probabilística El acercamiento numérico sufre del problema de explosión de estados y son computacionalmente muy exigentes. Un método alternativo de análisis es el realizado por medio de Model Checkers Probabilísticos. En nuestra línea de investigación proponemos el modelado y estudio de estos sistemas, como parte de la verificación y validación de sistemas desde un punto de vista de la ingeniería de software por medio de herramientas de model checking. En una primera etapa se centrará en modelos, específicamente de sistemas biológicos, con el objetivo de mejorar el poder predictivo de modelos formales existentes.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramienta de modelado y análisis estocástico de sistemas biológicos

Los sistemas híbridos cuentan con la atención de gran parte de la comunidad científica por lo atractivo del estudio de sus dinámicas, las continuas y las discretas, y la comprensión de sus interacciones. Entre las más comunes se encuentran aquellas que cambian de estado entre diferentes procesos continuos. También se pueden encontrar formas de interacción que incluyen transiciones discretas supeditadas a evoluciones continuas, u otras como resultados de una decisión, o por la ocurrencia de determinados eventos. El estudio de la distribución probabilísticas de la dinámica discreta y la continua se lleva a cavo por medio del análisis del sistema híbrido estocástico (SHE) que lo modela. Debido a que el modelo numérico, de un SH, es afectado por el problema de la explosión de estados y de ser sumamente exigente en lo que a recursos se refiere, aparece como una opción aceptable la formulación del mismo sistema por medio de un SHP. Estos tipos de sistemas pueden ser analizados por medio de herramientas informáticas con solida base matemática como son los Model Checkers Probabilísticos. Los sistemas biológicos encuadran perfectamente en la clasificación de SHE. En el ámbito de estudio de SB no se cuenta con herramientas que permitan una traducción directa de un SHE, como por ejemplo un sistema de reacciones, a un modelo estocástico factible de ser analizado por herramientas informáticas disponibles en la actualidad como son los model checkers antes mencionados. En nuestra línea de investigación proponemos el estudio de factibilidad y de propuesta de desarrollo de una herramienta de análisis de SB basado en su formulación estocástica. Tenemos como hipótesis de trabajo que el desarrollo de este prototipo de herramienta que permite la obtención de un modelo estocástico a partir de su formulación por medio de reacciones que permitirá analizar el sistema e incrementar la productividad en el estudio de SBs habilitando a su verificación y validación con herramientas novedosas en el área biológica. En una primera etapa se centrará en la obtención de modelos estocásticos de un sistema de reacciones para luego habilitar el análisis basado en probabilidades y en simulaciones probabilísticas basadas en su semántica estocástica.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI