論文の概要: Inherent Diverse Redundant Safety Mechanisms for AI-based Software Elements in Automotive Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08208v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 04:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 16:29:22.439969
• Title: Inherent Diverse Redundant Safety Mechanisms for AI-based Software Elements in Automotive Applications
• Title（参考訳）: 自動車応用におけるAIベースのソフトウェア要素の進化的横冗長安全性機構
• Authors: Mandar Pitale, Alireza Abbaspour, Devesh Upadhyay
• Abstract要約: 本稿では,自律走行システムにおける人工知能(AI)アルゴリズムの役割と課題について考察する。 主な関心事は、AIモデルの初期のトレーニングデータを超えて一般化する能力(と必要性)に関連している。 本稿では、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける過信AIモデルに関連するリスクについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6495054381576084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the role and challenges of Artificial Intelligence (AI) algorithms, specifically AI-based software elements, in autonomous driving systems. These AI systems are fundamental in executing real-time critical functions in complex and high-dimensional environments. They handle vital tasks like multi-modal perception, cognition, and decision-making tasks such as motion planning, lane keeping, and emergency braking. A primary concern relates to the ability (and necessity) of AI models to generalize beyond their initial training data. This generalization issue becomes evident in real-time scenarios, where models frequently encounter inputs not represented in their training or validation data. In such cases, AI systems must still function effectively despite facing distributional or domain shifts. This paper investigates the risk associated with overconfident AI models in safety-critical applications like autonomous driving. To mitigate these risks, methods for training AI models that help maintain performance without overconfidence are proposed. This involves implementing certainty reporting architectures and ensuring diverse training data. While various distribution-based methods exist to provide safety mechanisms for AI models, there is a noted lack of systematic assessment of these methods, especially in the context of safety-critical automotive applications. Many methods in the literature do not adapt well to the quick response times required in safety-critical edge applications. This paper reviews these methods, discusses their suitability for safety-critical applications, and highlights their strengths and limitations. The paper also proposes potential improvements to enhance the safety and reliability of AI algorithms in autonomous vehicles in the context of rapid and accurate decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律運転システムにおける人工知能(AI)アルゴリズム,特にAIベースのソフトウェア要素の役割と課題について考察する。 これらのaiシステムは、複雑な高次元環境でリアルタイム臨界関数を実行するのに基本である。 それらは、マルチモーダル知覚、認知、運動計画、車線維持、緊急ブレーキなどの意思決定といった重要なタスクを扱う。 主な関心事は、AIモデルの初期のトレーニングデータを超えて一般化する能力(と必要性)に関連している。 この一般化問題は、モデルがトレーニングや検証データで表現されない入力に頻繁に遭遇するリアルタイムシナリオで明らかになる。 そのような場合、aiシステムは、分散またはドメインシフトに直面したにもかかわらず、効果的に機能しなくてはならない。 本稿では、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける過信AIモデルに関連するリスクについて検討する。 これらのリスクを軽減するために,自信過剰なパフォーマンス維持を支援するaiモデルのトレーニング手法を提案する。 これには、確実にレポートアーキテクチャを実装し、多様なトレーニングデータを確保することが含まれる。 aiモデルの安全メカニズムを提供するために、様々な分散ベースの方法が存在するが、特に安全クリティカルな自動車応用の文脈において、これらの方法の体系的な評価が特に欠如している。 文献における多くの手法は、安全クリティカルエッジアプリケーションに必要な迅速な応答時間にうまく適応しない。 本稿では,これらの手法を概観し,安全性に問題のあるアプリケーションに対する適合性を考察し,その強みと限界を強調した。 また、迅速かつ正確な意思決定プロセスにおいて、自動運転車におけるAIアルゴリズムの安全性と信頼性を高めるための潜在的な改善を提案する。

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