Certificazione dell'IA nell'aerospaziale: servono nuovi approcci

Il processo di certificazione per il software usato negli aerei è importante, ma non si adatta bene ai sistemi di intelligenza artificiale (IA). In particolare, le reti neurali profonde (DNN) sono un tipo di IA che è diverso dal software tradizionale. Mentre il software tradizionale ha linee di codice chiare che possono essere controllate, le DNN si basano pesantemente su parametri regolati durante il loro addestramento. Questi parametri non sono così facili da capire o spiegare. Tuttavia, le DNN possono svolgere compiti con un livello di precisione che a volte il software tradizionale non riesce a eguagliare.

Questo articolo presenta una serie di passaggi di buon senso che possono aiutare nella creazione di un processo di certificazione per le DNN. Questi passaggi possono aiutare sia gli sviluppatori che i regolatori a vedere che il software IA su cui stanno lavorando è affidabile e soddisfa gli standard richiesti. L'obiettivo è garantire che il software funzioni come previsto, senza errori, e che soddisfi determinate condizioni.

#DNN nell'Aerospaziale

L'IA, in particolare tramite le DNN, può essere molto utile nel settore aerospaziale. Un esempio è l'uso dell'IA per rilevare e evitare ostacoli in volo. Per esempio, le DNN possono essere addestrate a riconoscere aerei nelle immagini, il che può aiutare ad aumentare la sicurezza del volo.

Attualmente, tutto il software che opera su aerei certificati deve passare attraverso un processo di certificazione. Questo processo controlla se il software soddisfa requisiti specifici e se può funzionare senza bloccarsi o fare errori. Per il software tradizionale, questo processo di solito comporta il collegamento dei requisiti alle linee di codice, assicurandosi che ogni parte del codice abbia uno scopo.

Tuttavia, con le DNN, la situazione è diversa. Le caratteristiche importanti di una DNN sono memorizzate in un grande insieme di parametri piuttosto che direttamente collegate alle linee di codice. Pertanto, è necessario un nuovo approccio alla certificazione che possa tracciare e monitorare questi parametri e requisiti in modo efficace.

#La Sfida delle DNN

Guardando a come funzionano i sensori tradizionali come il radar, possiamo vedere che sono stati utilizzati per molti anni. I sensori radar inviano energia e analizzano i segnali di ritorno, che hanno proprietà fisiche ben comprese. Tecniche possono essere applicate per elaborare questi dati, rendendo il radar uno strumento affidabile per rilevare distanze e identificare oggetti.

Al contrario, le fotocamere usate con le DNN affrontano molti problemi a causa di fattori esterni come la luce e il meteo. Questo può influenzare la qualità delle immagini catturate. Poiché le DNN lavorano imparando da queste immagini, a volte possono superare i sistemi radar tradizionali, anche se la comprensione e il controllo sull'input della fotocamera sono meno precisi.

La sfida con le DNN è che non possono essere analizzate nello stesso modo del radar. Invece di scomporre il sistema passo dopo passo, le DNN devono essere viste nel loro insieme, addestrate per completare compiti come il rilevamento di oggetti. Dopo l'addestramento, la performance della DNN deve essere controllata per garantire che possa funzionare correttamente in diverse condizioni.

#Addestramento e Testing del Modello

Le DNN passano attraverso due fasi principali: addestramento e inferenza. Durante l'addestramento, il modello impara da un insieme di dati etichettati (immagini con oggetti noti). Dopo che l'addestramento è completato, il modello è fissato e può essere utilizzato per l'inferenza, dove analizza nuovi input di dati.

Per far sì che una DNN funzioni bene nella vita reale, deve essere testata a fondo con vari scenari, comprese le condizioni estreme. Questo è cruciale poiché la capacità del modello di generalizzare-funzionare bene in situazioni diverse-è essenziale per la certificazione. Pertanto, il framework incoraggia la raccolta e l'analisi sistematica di dati che rappresentano le condizioni del mondo reale.

#Valutazione delle Reti Neurali

Quando si testa una DNN, è fondamentale assicurarsi che i dati di input coprano un ampio intervallo di situazioni. I dati devono essere diversi e dovrebbero includere casi limite per aiutare a identificare debolezze nel modello. I dati di certificazione dovrebbero essere mantenuti separati dai dati di addestramento per evitare qualsiasi pregiudizio nei risultati delle prestazioni.

Un altro aspetto chiave della valutazione delle DNN è catturare metriche che riflettano quanto bene il modello soddisfa i requisiti. Ad esempio, misurare i tassi di falsi positivi e falsi negativi aiuta a determinare quanto siano accurati i rilevamenti del modello.

#Il Framework di Certificazione

Il framework per certificare le DNN si concentra sull'assicurare tracciabilità e responsabilità in ogni fase dello sviluppo. Questo include la gestione di dataset, codice e Addestramento del Modello in modo che tutto sia documentato e possa essere revisionato.

#Passaggi nella Certificazione

1. Sviluppo dei Requisiti: Definire le condizioni in cui il sistema opererà. Questo include comprendere fattori come meteo, ora del giorno e tipi di oggetti da rilevare.

2. Gestione dei Dati: Raccogliere e verificare i dataset che saranno utilizzati per addestrare il modello. Assicurarsi che i dataset di addestramento e certificazione siano separati per evitare sovrapposizioni.

3. Addestramento del Modello: Addestrare la DNN utilizzando i dati raccolti. Tenere traccia di tutte le informazioni rilevanti, compresa la versione del codice e i dataset utilizzati.

4. Implementazione del Modello di Inferenza: Convertire il modello addestrato in un formato che possa essere eseguito sull'hardware target.

5. Guardrail e Monitoraggio: Stabilire misure per rilevare quando la DNN non funziona come previsto, sia durante lo sviluppo che dopo la distribuzione.

#Verifica dei Dati

Per garantire che le prestazioni del modello possano essere affidabili, il dataset di certificazione deve rappresentare adeguatamente le condizioni del mondo reale. Questo significa catturare un'ampia gamma di scenari che il modello potrebbe affrontare, comprese variabili come distanza da un oggetto, condizioni di illuminazione, e così via.

#Gestione del Modello

Nello sviluppare DNN, il processo di addestramento richiede spesso di testare diverse configurazioni e parametri. È importante tenere traccia di tutte le versioni del modello, dei dataset di addestramento e dei risultati per garantire riproducibilità e trasparenza.

#Guardrail e Monitoraggio

Dopo aver distribuito un sistema basato su DNN, è fondamentale monitorarne continuamente le prestazioni. Impostando limiti sull'influenza del modello sui sistemi di controllo, gli sviluppatori possono ridurre il rischio di comportamenti pericolosi. Avere sistemi di monitoraggio in atto può anche aiutare a rilevare eventuali anomalie nei dati di input che differiscono significativamente da quelli su cui il modello è stato addestrato.

#Conclusione

L'integrazione dell'IA, specialmente delle DNN, nelle applicazioni aerospaziali presenta sfide uniche che i processi di certificazione tradizionali non affrontano bene. Questo articolo ha delineato un framework che enfatizza l'importanza della gestione dei dati, dell'addestramento del modello e di una robusta valutazione per garantire che le DNN possano essere certificate in modo efficace per applicazioni critiche per la sicurezza.

Implementando queste pratiche, sviluppatori e regolatori possono lavorare insieme per migliorare l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi basati su reti neurali nell'aerospaziale. Continuati progressi in questo campo porteranno probabilmente anche a ulteriori perfezionamenti nei processi di certificazione, risultando in standard di sicurezza ancora maggiori per le operazioni aeree in futuro.