تعمل Keysight وCfAA على تسريع عملية ضمان سلامة الذكاء الاصطناعي للمركبة المحددة بالبرمجيات
سعيًا لتمكين شركات صناعة السيارات والموردين من تلبية متطلبات الصناعة الناشئة مع تقليل مخاطر التطوير وتسريع نشر أنظمة السيارات المدعمة بالذكاء الاصطناعي (AI-)، أعلنت Keysight Technologies ومركز ضمان الاستقلالية (CfAA) في جامعة يورك (المملكة المتحدة) عن تعاون بحثي لتعزيز النشر الآمن للذكاء الاصطناعي في المركبات المعرفة بالبرمجيات (SDVs).
البصر و كفا وأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح سريعًا تقنية أساسية في أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، وظائف القيادة الآلية وSDVs. ومع ازدياد تطور هذه القدرات، تواجه مؤسسات صناعة السيارات ضغوطًا متزايدة لإثبات أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بأمان وموثوقية وعلى النحو المنشود، ليس فقط أثناء التطوير ولكن طوال دورة حياة السيارة. وشددت Keysight وCfAA على أن تقديم هذا الدليل يعد أحد أهم التحديات التي تواجه الصناعة، حيث تعمل شركات صناعة السيارات على جلب مركبات ذكية بشكل متزايد إلى السوق مع تلبية التوقعات التنظيمية وتوقعات السلامة المتطورة.
جامعة يورك لديه إرث في البحث في هندسة السلامة وضمان الأنظمة المعقدة عبر المجالات، بما في ذلك النقل والسيارات. ومن خلال الجمع بين الخبرة الأكاديمية للجامعة وتقنيات التحقق من صحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Keysight، يسعى التعاون إلى تطوير المنهجيات المطبقة على تطوير الذكاء الاصطناعي في السيارات.
بالإضافة إلى ذلك، قالت Keysight وCfAA إنهما سيركزان على تطوير أساليب عملية للتحقق من صحة أنظمة الذكاء الاصطناعي وتوليد الأدلة اللازمة لإثبات سلامتها وموثوقيتها. ومن خلال العمل معًا، أكدوا أنهم سيساعدون في سد الفجوة بين أبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي والهندسة العملية من خلال تطوير المنهجيات لحالات سلامة الذكاء الاصطناعي المنظمة وبناء الثقة المبررة في سلامة الذكاء الاصطناعي. السيارات التي تدعم الذكاء الاصطناعي أنظمة.
وبعبارات تقنية أعمق، سيركز البحث على إنشاء مناهج قائمة على الأدلة لدعم تنفيذ متطلبات ISO/PAS 8800، استكشاف منهجيات تسجيل درجات السلامة القابلة للقياس والتي ترتكز على البحث الأكاديمي ومعايير الصناعة، وإنشاء أطر عملية لتوليد أدلة سلامة قابلة للتدقيق في مجال الذكاء الاصطناعي.
وقالت المنظمتان إن المنهجيات الناتجة تهدف إلى دعم عملية بناء حالات سلامة الذكاء الاصطناعي، وتحسين الثقة في التحقق من صحة الذكاء الاصطناعي ومساعدة الفرق الهندسية على إظهار سلامة الذكاء الاصطناعي المبررة بشكل أكثر كفاءة طوال دورة حياة المنتج.
ومن المتوقع أيضًا أن يساهم البحث في التطوير المستقبلي لـ Keysight’s AI Software Integrity Builder، وتمكين الدعم المعزز لحجج سلامة الذكاء الاصطناعي وتوليد أدلة السلامة، وتقديم أنشطة التحقق المتوافقة مع توقعات صناعة السيارات.
وقال سايمون بيرتون، رئيس قسم سلامة الأنظمة في جامعة يورك: “تقع صناعة السيارات في نقطة محورية حيث أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد جزءًا لا يتجزأ من وظائف السيارة. يعد ضمان إمكانية تقييم هذه الأنظمة باستخدام أساليب قوية قائمة على الأدلة أمرًا ضروريًا. وهذا هو المكان الذي يتم فيه وضع CfAA بشكل مثالي لدعم Keysight”.
“لقد أنتجنا العديد من الأطر والإرشادات التي يمكن الوصول إليها مجانًا والتي يستخدمها بالفعل متخصصو سلامة الصناعة في قطاع النقل. وهذا التعاون هو طريقة أخرى ندعم بها تطوير أساليب الممارسة التي تساعد في ترجمة مبادئ سلامة الذكاء الاصطناعي إلى ممارسات هندسية يمكن تطبيقها في البيئات الحرجة للسلامة.”
وأضاف لوكاس كلوز، رئيس مركز حلول الذكاء الاصطناعي للسيارات في Keysight: “تحتاج مؤسسات السيارات إلى طرق عملية وقابلة للتطوير لبناء الثقة في الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الجمع بين الأبحاث الرائدة في ضمان السلامة مع إطار عمل التحقق من الذكاء الاصطناعي الشامل من Keysight، نهدف إلى تطوير منهجيات تساعد الفرق الهندسية على إنشاء أدلة منظمة لحالات سلامة الذكاء الاصطناعي ودعم نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة بما يتوافق مع المعايير الدولية مثل ISO/PAS 8800.”
