論文の概要: Reliability Analysis of Artificial Intelligence Systems Using Recurrent
Events Data from Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01740v1
- Date: Tue, 2 Feb 2021 20:25:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 17:23:59.001994
- Title: Reliability Analysis of Artificial Intelligence Systems Using Recurrent
Events Data from Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: 自動走行車からのイベントデータを用いた人工知能システムの信頼性解析
- Authors: Yili Hong and Jie Min and Caleb B. King and William Q. Meeker
- Abstract要約: 我々は、自動運転車におけるAIシステムの信頼性の表現として、リカレントな切り離しイベントを使用している。
イベント・プロセスを記述するために,モノトニック・スプラインに基づく新しい非パラメトリック・モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7515565752659645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) systems have become increasingly common and the
trend will continue. Examples of AI systems include autonomous vehicles (AV),
computer vision, natural language processing, and AI medical experts. To allow
for safe and effective deployment of AI systems, the reliability of such
systems needs to be assessed. Traditionally, reliability assessment is based on
reliability test data and the subsequent statistical modeling and analysis. The
availability of reliability data for AI systems, however, is limited because
such data are typically sensitive and proprietary. The California Department of
Motor Vehicles (DMV) oversees and regulates an AV testing program, in which
many AV manufacturers are conducting AV road tests. Manufacturers participating
in the program are required to report recurrent disengagement events to
California DMV. This information is being made available to the public. In this
paper, we use recurrent disengagement events as a representation of the
reliability of the AI system in AV, and propose a statistical framework for
modeling and analyzing the recurrent events data from AV driving tests. We use
traditional parametric models in software reliability and propose a new
nonparametric model based on monotonic splines to describe the event process.
We develop inference procedures for selecting the best models, quantifying
uncertainty, and testing heterogeneity in the event process. We then analyze
the recurrent events data from four AV manufacturers, and make inferences on
the reliability of the AI systems in AV. We also describe how the proposed
analysis can be applied to assess the reliability of other AI systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムはますます一般的になり、トレンドは続きます。
AIシステムの例としては、自動運転車(AV)、コンピュータビジョン、自然言語処理、AI医療専門家などがある。
安全かつ効果的なAIシステムのデプロイを可能にするためには、そのようなシステムの信頼性を評価する必要がある。
従来、信頼性評価は信頼性テストデータとそれに続く統計モデリングと分析に基づいている。
しかし、AIシステムのための信頼性データの可用性は、そのようなデータが通常敏感でプロプライエタリであるため、制限されます。
カリフォルニア州自動車局(DMV)は、多くのAVメーカーがAVロードテストを行っているAVテストプログラムを監督および規制しています。
プログラムに参加するメーカーは、カリフォルニア州のDMVに繰り返しの離脱イベントを報告する必要があります。
この情報は一般に公開されています。
本稿では、AVにおけるAIシステムの信頼性の表現としてリカレントデエンゲージメントイベントを使用し、AV駆動テストからリカレントイベントデータをモデル化・解析するための統計フレームワークを提案する。
ソフトウェア信頼性には従来のパラメトリックモデルを用い,イベントプロセスを記述するために単調スプラインに基づく新しい非パラメトリックモデルを提案する。
我々は,最良モデルの選択,不確かさの定量化,イベントプロセスにおける不均一性の検証のための推論手順を開発した。
次に、4つのAVメーカから繰り返し発生するイベントデータを解析し、AV内のAIシステムの信頼性を推測する。
また,提案分析を他のaiシステムの信頼性評価に適用する方法について述べる。
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