Certificação de IA na Aeroespacial: Novas Abordagens Necessárias

O processo de certificação de softwares usados em aviões é importante, mas não se encaixa bem com sistemas de inteligência artificial (IA). Em particular, redes neurais profundas (RNPs) são um tipo de IA que é bem diferente do software tradicional. Enquanto o software tradicional tem linhas de código claras que podem ser verificadas, as RNPs dependem bastante de parâmetros ajustados durante seu treinamento. Esses parâmetros não são tão fáceis de entender ou explicar. No entanto, as RNPs podem realizar tarefas com uma precisão que o software tradicional, às vezes, não consegue igualar.

Esse artigo apresenta um conjunto de passos de bom senso que podem ajudar a criar um processo de certificação para RNPs. Esses passos podem ajudar tanto desenvolvedores quanto reguladores a ver que o software de IA em que estão trabalhando é confiável e atende aos padrões exigidos. O objetivo é garantir que o software funcione como deveria, sem erros, e que cumpra certas condições.

#RNPs na Aeroespacial

A IA, especialmente através das RNPs, pode ser muito útil no setor aeroespacial. Um exemplo é usar IA para detectar e evitar obstáculos no ar. Por exemplo, as RNPs podem ser treinadas para reconhecer aviões em imagens, o que pode ajudar a aumentar a segurança dos voos.

Atualmente, todo software que opera em aeronaves certificadas precisa passar por um processo de certificação. Esse processo verifica se o software atende a requisitos específicos e se pode rodar sem travar ou cometer erros. Para o software tradicional, esse processo geralmente envolve vincular requisitos a linhas de código, garantindo que cada parte do código tenha uma função.

No entanto, com as RNPs, a situação é diferente. As características importantes de uma RNP estão armazenadas em um grande conjunto de parâmetros, em vez de estarem diretamente ligadas a linhas de código. Portanto, um novo approach é necessário para a certificação que possa rastrear e acompanhar esses parâmetros e requisitos de forma eficaz.

#O Desafio das RNPs

Ao observar como sensores tradicionais, como o radar, funcionam, podemos ver que eles têm sido usados há muitos anos. Sensores de radar emitem energia e analisam os sinais de retorno, que têm propriedades físicas bem compreendidas. Técnicas podem ser aplicadas para processar esses dados, tornando o radar uma ferramenta confiável para detectar distâncias e identificar objetos.

Em contraste, câmeras usadas com RNPs enfrentam muitos problemas devido a fatores externos como iluminação e clima. Isso pode afetar a qualidade das imagens capturadas. Como as RNPs aprendem com essas imagens, elas podem, às vezes, superar sistemas de radar tradicionais, mesmo que a compreensão e controle sobre a entrada da câmera sejam menos precisos.

O desafio com as RNPs é que elas não podem ser analisadas da mesma forma que o radar. Em vez de decompor o sistema passo a passo, as RNPs precisam ser vistas como um todo, treinadas para completar tarefas como a detecção de objetos. Após o treinamento, o desempenho da RNP deve ser checado para garantir que ela funcione corretamente em várias condições.

#Treinamento e Teste de Modelos

As RNPs passam por duas fases principais: treinamento e inferência. Durante o treinamento, o modelo aprende a partir de um conjunto de dados rotulados (imagens com objetos conhecidos). Após o término do treinamento, o modelo é fixo e pode ser usado para inferência, onde analisa novas entradas de dados.

Para uma RNP se sair bem em situações da vida real, ela deve ser testada minuciosamente com vários cenários, incluindo condições extremas. Isso é crucial, já que a capacidade do modelo de generalizar-se sair bem em diferentes situações-é essencial para a certificação. Portanto, a estrutura promove a coleta e análise sistemática de dados que representem condições do mundo real.

#Avaliando Redes Neurais

Ao testar uma RNP, é vital garantir que os dados de entrada cubram uma ampla gama de situações. Os dados devem ser diversos e incluir casos extremos para ajudar a identificar fraquezas no modelo. Os dados de certificação devem ser mantidos separados dos dados de treinamento para evitar qualquer viés nos resultados de desempenho.

Outro aspecto importante na avaliação das RNPs é capturar métricas que reflitam o quão bem o modelo atende aos requisitos. Por exemplo, medir as taxas de falsos positivos e falsos negativos ajuda a determinar a precisão das detecções do modelo.

#A Estrutura de Certificação

A estrutura para certificar RNPs foca em garantir rastreabilidade e responsabilidade em cada etapa do desenvolvimento. Isso inclui gerenciar conjuntos de dados, código e treinamento do modelo para que tudo seja documentado e possa ser revisado.

#Passos na Certificação

1. Desenvolvimento de Requisitos: Definir as condições sob as quais o sistema operará. Isso inclui entender fatores como clima, hora do dia e tipos de objetos a serem detectados.

2. Gerenciamento de Dados: Coletar e verificar conjuntos de dados que serão usados para treinar o modelo. Garantir que os conjuntos de dados de treinamento e certificação sejam separados para evitar sobreposição.

3. Treinamento do Modelo: Treinar a RNP usando os dados coletados. Rastrear todas as informações relevantes, incluindo a versão do código e os conjuntos de dados usados.

4. Implementação do Modelo de Inferência: Converter o modelo treinado em um formato que possa ser executado no hardware alvo.

5. Vigilância e Monitoramento: Estabelecer medidas para detectar quando a RNP não está funcionando como esperado, tanto durante o desenvolvimento quanto após a implantação.

#Verificação de Dados

Para garantir que o desempenho do modelo possa ser confiável, o conjunto de dados de certificação deve representar adequadamente as condições do mundo real. Isso significa capturar uma gama de cenários que o modelo pode enfrentar, incluindo variações como distância a um objeto, condições de iluminação, e assim por diante.

#Gerenciamento de Modelo

No desenvolvimento das RNPs, o processo de treinamento geralmente envolve testar diferentes configurações e parâmetros. É importante acompanhar todas as versões do modelo, conjuntos de dados de treinamento e resultados para garantir reprodutibilidade e transparência.

#Vigilância e Monitoramento

Após a implantação de um sistema baseado em RNP, é essencial monitorar continuamente seu desempenho. Ao estabelecer limites sobre a influência do modelo sobre os sistemas de controle, os desenvolvedores podem reduzir o risco de comportamentos perigosos. Ter sistemas de monitoramento em vigor também pode ajudar a detectar quaisquer anomalias nos dados de entrada que diferem significativamente do que o modelo foi treinado.

#Conclusão

A integração da IA, especialmente das RNPs, nas aplicações aeroespaciais apresenta desafios únicos que os processos de certificação tradicionais não abordam bem. Este artigo delineou uma estrutura que enfatiza a importância do gerenciamento de dados, Treinamento de Modelos e avaliação robusta para garantir que as RNPs possam ser certificadas de forma eficaz para aplicações críticas de segurança.

Ao implementar essas práticas, desenvolvedores e reguladores podem trabalhar juntos para aprimorar a confiabilidade e segurança dos sistemas baseados em redes neurais na área aeroespacial. Avanços contínuos nesse campo também devem levar a refinamentos adicionais nos processos de certificação, resultando em padrões de segurança ainda maiores para operações aéreas no futuro.