Padrão de certificação de Aprendizado de Máquina em Sistemas Aeronáuticos

Sumário

• Introdução
• Desenvolvimento do padrão de certificação de aprendizado de máquina
• Desafios da certificação de algoritmos de aprendizado de máquina
• Desenvolvimento do ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizado de máquina
• Considerações do sistema
• Visão geral da padronização de AI em sistemas aeronáuticos
• Próximos passos e perspectivas futuras

Introdução

O desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA) tem trazido inúmeras oportunidades e desafios para a indústria aeronáutica. Com a crescente aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina em produtos e sistemas aeronáuticos, surge a necessidade de estabelecer um padrão de certificação para garantir a segurança e confiabilidade dessas tecnologias. Neste artigo, discutiremos o desenvolvimento do padrão de certificação de aprendizado de máquina, os desafios envolvidos na certificação de algoritmos de aprendizado de máquina e as considerações do sistema a serem levadas em conta. Além disso, forneceremos uma visão geral dos esforços de padronização de IA em sistemas aeronáuticos e discutiremos os próximos passos e perspectivas futuras. Vamos começar.

Desenvolvimento do padrão de certificação de aprendizado de máquina

Os padrões de certificação são essenciais para garantir a segurança e confiabilidade dos produtos e sistemas aeronáuticos. Com a crescente aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina nesse setor, tornou-se necessário desenvolver um padrão específico para garantir a certificação adequada dessas tecnologias. O desenvolvimento desse padrão é um esforço conjunto entre a EuroKaia e a SAE International, reunindo mais de 500 engenheiros e especialistas de todo o mundo.

O objetivo do padrão de certificação de aprendizado de máquina é fornecer orientações para a certificação de produtos e sistemas aeronáuticos que utilizam tecnologias de IA, tanto em sistemas embarcados quanto em sistemas terrestres. O desenvolvimento desse padrão é baseado em um processo rigoroso, que inclui a definição de casos de uso específicos para a indústria aeroespacial e a identificação de preocupações e desafios específicos relacionados a esses casos de uso.

O padrão de certificação de aprendizado de máquina abordará duas áreas principais de aplicação: o aprendizado de máquina embarcado e o aprendizado de máquina em sistemas terrestres. Essas duas áreas têm suas diferenças, mas o objetivo é estabelecer um padrão comum que possa ser aplicado em ambos os domínios. Para alcançar esse objetivo, o padrão será dividido em várias subseções, cada uma focada em diretrizes específicas ao longo do ciclo de vida do aprendizado de máquina.

Desafios da certificação de algoritmos de aprendizado de máquina

A certificação de algoritmos de aprendizado de máquina apresenta desafios significativos devido à natureza complexa e não determinística desses algoritmos. Um dos principais desafios é a especificação e validação dos algoritmos de aprendizado de máquina. Devido à sua natureza baseada em dados, a especificação desses algoritmos pode ser um problema complexo, especialmente quando se lida com problemas complexos e conjuntos de dados desafiadores.

Outro desafio é a robustez e verificação dos algoritmos de aprendizado de máquina. Devido à sua natureza não determinística, é importante garantir a robustez dos modelos de aprendizado de máquina e validar sua capacidade de lidar com variabilidades nos dados de entrada. Além disso, a verificação dos algoritmos de aprendizado de máquina requer a quantificação das incertezas estatísticas e a avaliação dos efeitos de perturbações nos dados de entrada.

A explicabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina também é um desafio importante. Devido à sua natureza de caixa preta, entender como esses algoritmos tomam decisões pode ser um problema complexo. A explicabilidade é fundamental para garantir a confiança e compreensão dos resultados gerados pelos algoritmos de aprendizado de máquina.

Desenvolvimento do ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizado de máquina

O ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizado de máquina é uma abordagem estruturada para o desenvolvimento e certificação de algoritmos de aprendizado de máquina. Ele fornece diretrizes e etapas claras para o desenvolvimento, implementação e verificação de modelos de aprendizado de máquina. O ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizado de máquina abrange as seguintes fases:

1. Especificação: Definição das funções e requisitos do sistema de aprendizado de máquina.
2. Pré-processamento: Preparação dos dados de entrada e definição do conjunto de treinamento.
3. Treinamento: Treinamento do modelo de aprendizado de máquina com o conjunto de treinamento.
4. Validação: Verificação do desempenho e robustez do modelo de aprendizado de máquina.
5. Implementação: Implementação do modelo de aprendizado de máquina em um sistema real.
6. Verificação: Verificação da integridade, desempenho e confiabilidade do sistema de aprendizado de máquina.

Essas etapas são complementadas por diretrizes específicas para o gerenciamento de dados, validação e explicabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina. Através do ciclo de vida de desenvolvimento de aprendizado de máquina, busca-se garantir a confiabilidade e segurança dos aplicativos de IA na indústria aeronáutica.

Considerações do sistema

Além dos desafios específicos da certificação de algoritmos de aprendizado de máquina, é importante considerar os aspectos do sistema como um todo. Isso inclui a interação entre os algoritmos de aprendizado de máquina e outros componentes do sistema, como hardware, software e requisitos de segurança.

As considerações do sistema também envolvem a interação entre diferentes partes interessadas, incluindo reguladores, fabricantes, fornecedores de tecnologia e outras partes envolvidas na indústria aeronáutica. É importante garantir a cooperação e alinhamento entre todas as partes interessadas para garantir o desenvolvimento seguro e confiável de algoritmos de aprendizado de máquina na indústria aeronáutica.

Visão geral da padronização de IA em sistemas aeronáuticos

A padronização de IA em sistemas aeronáuticos é um esforço abrangente que envolve a colaboração de várias organizações e grupos de padronização. Além do desenvolvimento do padrão de certificação de aprendizado de máquina mencionado anteriormente, há várias outras iniciativas e colaborações em andamento na área de IA em sistemas aeronáuticos.

Essas iniciativas incluem o estabelecimento de laços de colaboração com grupos de padronização em segurança cibernética, autonomia e outros campos relacionados à indústria aeroespacial. Também há um foco em estabelecer laços com reguladores e autoridades de aviação para garantir que os princípios de confiabilidade e segurança sejam incorporados ao processo de certificação de IA.

Próximos passos e perspectivas futuras

Os próximos passos no desenvolvimento do padrão de certificação de aprendizado de máquina incluem a publicação de um documento de preocupações e uma taxonomia de classificação de técnicas de IA. Também está prevista a análise das lacunas entre o padrão proposto e os padrões existentes, bem como a identificação de possíveis áreas de desenvolvimento futuro.

Além disso, está prevista a publicação de uma versão preliminar do padrão de certificação de aprendizado de máquina até o outono de 2022. Essa versão inicial se concentrará no aprendizado de máquina offline e será um documento conjunto da EuroKaia e da SAE International.

No futuro, é esperado que o padrão de certificação de aprendizado de máquina evolua para abranger outras tecnologias e técnicas de IA, incluindo o aprendizado de máquina online. Também é provável que haja uma maior colaboração e harmonização com outros esforços de padronização em IA, visando o desenvolvimento de uma abordagem comum para a certificação de IA em sistemas aeronáuticos.

Em conclusão, o desenvolvimento de um padrão de certificação de aprendizado de máquina é fundamental para garantir que as tecnologias de IA aplicadas em sistemas aeronáuticos sejam seguras, confiáveis e atendam aos requisitos de certificação. Com a colaboração de especialistas e partes interessadas em todo o mundo, espera-se que o padrão de certificação de aprendizado de máquina se torne um marco importante na indústria aeronáutica, promovendo a inovação com responsabilidade e segurança.