Fugu-MT 論文翻訳(概要): Certification of embedded systems based on Machine Learning: A survey

論文の概要: Certification of embedded systems based on Machine Learning: A survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07221v1
Date: Mon, 14 Jun 2021 08:12:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-15 16:32:52.410768
Title: Certification of embedded systems based on Machine Learning: A survey
Title（参考訳）: 機械学習に基づく組込みシステムの認証:調査
Authors: Guillaume Vidot (IRIT-ARGOS), Christophe Gabreau, Ileana Ober (IRIT-ARGOS), Iulian Ober (IRIT-ARGOS)
Abstract要約: 機械学習(ML)の進歩は、アビオニクス領域における機能革新への道を開く。現在の認定基準とプラクティスは、この新しい開発パラダイムをサポートしていません。この記事では、規制要件の遵守の実証において、MLの使用がもたらした主な課題の概要について説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Advances in machine learning (ML) open the way to innovating functions in the avionic domain, such as navigation/surveillance assistance (e.g. vision-based navigation, obstacle sensing, virtual sensing), speechto-text applications, autonomous flight, predictive maintenance or cockpit assistance. Current certification standards and practices, which were defined and refined decades over decades with classical programming in mind, do not however support this new development paradigm. This article provides an overview of the main challenges raised by the use ML in the demonstration of compliance with regulation requirements, and a survey of literature relevant to these challenges, with particular focus on the issues of robustness and explainability of ML results.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の進歩は、ナビゲーション/監視支援(例)のようなアビオニクス領域の機能革新への道を開く。視覚ベースのナビゲーション、障害物検知、仮想センシング、音声テキストアプリケーション、自律飛行、予測メンテナンス、コックピットアシスト。現在の認定基準とプラクティスは、古典的なプログラミングを念頭に数十年にわたって定義され、洗練されてきましたが、この新しい開発パラダイムをサポートしていません。本稿では、規制要件の遵守を示す上でMLがもたらした主な課題の概要と、これらの課題に関連する文献の調査、特にML結果の堅牢性や説明可能性に関する課題について概説する。

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