Certificación de IA en Aeroespacial: Se necesitan nuevos enfoques

El proceso de certificación para software usado en aviones es importante, pero no encaja bien con los sistemas de inteligencia artificial (IA). En particular, las redes neuronales profundas (RNP) son un tipo de IA que es diferente del software tradicional. Mientras que el software tradicional tiene líneas de código claras que se pueden verificar, las RNP dependen mucho de parámetros ajustados durante su entrenamiento. Estos parámetros no son tan fáciles de entender o explicar. Sin embargo, las RNP pueden realizar tareas con un nivel de precisión que el software tradicional a veces no puede igualar.

Este artículo presenta un conjunto de pasos de sentido común que pueden ayudar a crear un proceso de certificación para las RNP. Estos pasos pueden ayudar tanto a los desarrolladores como a los reguladores a ver que el software de IA en el que están trabajando es confiable y cumple con los estándares requeridos. El objetivo es asegurar que el software funcione como se espera, sin errores, y que cumpla con ciertas condiciones.

#RNP en Aeronáutica

La IA, especialmente a través de las RNP, puede ser muy útil en el sector aeroespacial. Un ejemplo es usar IA para detectar y evitar obstáculos en el aire. Por ejemplo, se puede entrenar a las RNP para reconocer aviones en imágenes, lo que puede ayudar a mejorar la seguridad en vuelo.

Actualmente, todo software que opera en aeronaves certificadas debe pasar por un proceso de certificación. Este proceso verifica si el software cumple con requisitos específicos y si puede funcionar sin fallos o errores. Para el software tradicional, este proceso generalmente implica vincular requisitos a líneas de código, asegurando que cada parte del código tenga un propósito.

Sin embargo, con las RNP, la situación es diferente. Las características importantes de una RNP se almacenan en un gran conjunto de parámetros en lugar de estar directamente relacionadas con líneas de código. Por lo tanto, se necesita un nuevo enfoque para la certificación que pueda rastrear y seguir estos parámetros y requisitos de manera efectiva.

#El Desafío de las RNP

Al mirar cómo funcionan sensores tradicionales como el radar, podemos ver que han sido usados por muchos años. Los sensores de radar envían energía y analizan las señales de regreso, que tienen propiedades físicas bien entendidas. Se pueden aplicar técnicas para procesar estos datos, haciendo del radar una herramienta confiable para detectar distancias e identificar objetos.

En contraste, las cámaras usadas con RNP enfrentan muchos problemas debido a factores externos como la iluminación y el clima. Esto puede afectar la calidad de las imágenes capturadas. Dado que las RNP aprenden de estas imágenes, a veces pueden superar a los sistemas de radar tradicionales, aunque la comprensión y el control sobre la entrada de la cámara sea menos preciso.

El desafío con las RNP es que no se pueden analizar de la misma manera que el radar. En lugar de descomponer el sistema paso a paso, las RNP deben verse como un todo, entrenadas para completar tareas como la detección de objetos. Después del entrenamiento, se debe verificar el rendimiento de la RNP para asegurarse de que pueda operar correctamente en diversas condiciones.

#Entrenamiento y Prueba del Modelo

Las RNP pasan por dos fases principales: entrenamiento e inferencia. Durante el entrenamiento, el modelo aprende de un conjunto de datos etiquetados (imágenes con objetos conocidos). Después de completar el entrenamiento, el modelo queda fijo y puede ser usado para la inferencia, donde analiza nuevas entradas de datos.

Para que una RNP funcione bien en situaciones del mundo real, debe ser probada exhaustivamente con varios escenarios, incluyendo condiciones extremas. Esto es crucial ya que la capacidad del modelo para generalizar-funcionar bien en diferentes situaciones-es esencial para la certificación. Por lo tanto, el marco fomenta la recopilación y análisis sistemático de datos que representen condiciones del mundo real.

#Evaluando Redes Neuronales

Al probar una RNP, es vital asegurarse de que los datos de entrada cubran una amplia gama de situaciones. Los datos deben ser diversos e incluir casos extremos para ayudar a identificar debilidades en el modelo. Los datos de certificación deben mantenerse separados de los datos de entrenamiento para evitar cualquier sesgo en los resultados de rendimiento.

Otro aspecto clave de la evaluación de las RNP es capturar métricas que reflejen qué tan bien el modelo cumple con los requisitos. Por ejemplo, medir las tasas de falsos positivos y falsos negativos ayuda a determinar qué tan precisas son las detecciones del modelo.

#El Marco de Certificación

El marco para certificar RNP se centra en asegurar la trazabilidad y responsabilidad en cada paso del desarrollo. Esto incluye gestionar conjuntos de datos, código y Entrenamiento del modelo para que todo esté documentado y pueda ser revisado.

#Pasos en la Certificación

1. Desarrollo de Requisitos: Definir las condiciones bajo las cuales operará el sistema. Esto incluye entender factores como el clima, la hora del día y los tipos de objetos a detectar.

2. Gestión de datos: Recopilar y verificar conjuntos de datos que se usarán para entrenar el modelo. Asegurarse de que los conjuntos de datos de entrenamiento y certificación estén separados para evitar superposiciones.

3. Entrenamiento del Modelo: Entrenar la RNP usando los datos recopilados. Rastrear toda la información relevante, incluyendo la versión del código y los conjuntos de datos usados.

4. Implementación del Modelo de Inferencia: Convertir el modelo entrenado a un formato que pueda ejecutarse en el hardware objetivo.

5. Pautas y Monitoreo: Establecer medidas para detectar cuando la RNP no está funcionando como se espera, tanto durante el desarrollo como después de la implementación.

#Verificación de Datos

Para asegurar que el rendimiento del modelo se pueda confiar, el conjunto de datos de certificación debe representar adecuadamente las condiciones del mundo real. Esto significa capturar una variedad de escenarios que el modelo podría enfrentar, incluyendo variaciones como la distancia a un objeto, condiciones de iluminación, y así sucesivamente.

#Gestión del Modelo

Al desarrollar RNP, el proceso de entrenamiento a menudo involucra probar diferentes configuraciones y parámetros. Es importante llevar un registro de todas las versiones del modelo, conjuntos de datos de entrenamiento y resultados para asegurar reproducibilidad y transparencia.

#Pautas y Monitoreo

Después de implementar un sistema basado en RNP, es esencial monitorear continuamente su rendimiento. Al establecer límites sobre la influencia del modelo en los sistemas de control, los desarrolladores pueden reducir el riesgo de comportamientos peligrosos. Tener sistemas de monitoreo en su lugar también puede ayudar a detectar cualquier anomalía en los datos de entrada que difiera significativamente de lo que el modelo fue entrenado.

#Conclusión

La integración de IA, especialmente las RNP, en aplicaciones aeroespaciales presenta desafíos únicos que los procesos de certificación tradicionales no abordan bien. Este artículo ha delineado un marco que enfatiza la importancia de la gestión de datos, el entrenamiento del modelo y la evaluación robusta para asegurar que las RNP puedan ser certificadas efectivamente para aplicaciones críticas de seguridad.

Al implementar estas prácticas, los desarrolladores y reguladores pueden trabajar juntos para mejorar la confiabilidad y seguridad de los sistemas basados en redes neuronales en la aeronáutica. Los avances continuos en este campo también probablemente conducirán a refinamientos adicionales en los procesos de certificación, resultando en estándares de seguridad aún mayores para las operaciones de aeronaves en el futuro.