論文の概要: Safety Analysis of Autonomous Railway Systems: An Introduction to the SACRED Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12114v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 11:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:41:45.033195
• Title: Safety Analysis of Autonomous Railway Systems: An Introduction to the SACRED Methodology
• Title（参考訳）: 自律鉄道システムの安全分析--SACRED手法の紹介
• Authors: Josh Hunter, John McDermid, Simon Burton,
• Abstract要約: 本稿では,自律システムの初期安全ケースを作成するための安全手法であるSACREDを紹介する。 SACREDの開発は、ベルリンで提案されたGoA-4ライトレールシステムによって動機付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.47737926497181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the railway industry increasingly seeks to introduce autonomy and machine learning (ML), several questions arise. How can safety be assured for such systems and technologies? What is the applicability of current safety standards within this new technological landscape? What are the key metrics to classify a system as safe? Currently, safety analysis for the railway reflects the failure modes of existing technology; in contrast, the primary concern of analysis of automation is typically average performance. Such purely statistical approaches to measuring ML performance are limited, as they may overlook classes of situations that may occur rarely but in which the function performs consistently poorly. To combat these difficulties we introduce SACRED, a safety methodology for producing an initial safety case and determining important safety metrics for autonomous systems. The development of SACRED is motivated by the proposed GoA-4 light-rail system in Berlin.
• Abstract（参考訳）: 鉄道産業は、自律性と機械学習(ML)の導入をますます求めているため、いくつかの疑問が浮かび上がっている。 このようなシステムや技術に対して、どうやって安全性を確保することができるのか? この新たな技術分野における現在の安全基準の適用性はどのようなものか? システムを安全に分類するための重要な指標は何ですか? 現在、鉄道における安全分析は、既存の技術の故障モードを反映しており、対照的に、自動化の分析の主な関心事は、通常平均的な性能である。 このような純粋に統計的にMLのパフォーマンスを測定するアプローチは制限されている。 これらの課題に対処するため、我々は、初期安全ケースを作成し、自律システムにとって重要な安全基準を決定する安全方法論であるSACREDを紹介した。 SACREDの開発は、ベルリンで提案されたGoA-4ライトレールシステムによって動機付けられている。

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