論文の概要: Approach Towards Semi-Automated Certification for Low Criticality ML-Enabled Airborne Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17028v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 15:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:16.561354
• Title: Approach Towards Semi-Automated Certification for Low Criticality ML-Enabled Airborne Applications
• Title（参考訳）: 低臨界ML航空機用半自動認証への取り組み
• Authors: Chandrasekar Sridhar, Vyakhya Gupta, Prakhar Jain, Karthik Vaidhyanathan,
• Abstract要約: 本稿では,低臨界MLシステムを対象とした半自動認証手法を提案する。 主な側面は、システム属性に基づく認証厳格をガイドする構造化分類、評価結果をMLコンポーネントの信頼性測定に集約する保証プロファイル、人間の監視を認証活動に統合するための方法論である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As Machine Learning (ML) makes its way into aviation, ML enabled systems including low criticality systems require a reliable certification process to ensure safety and performance. Traditional standards, like DO 178C, which are used for critical software in aviation, do not fully cover the unique aspects of ML. This paper proposes a semi automated certification approach, specifically for low criticality ML systems, focusing on data and model validation, resilience assessment, and usability assurance while integrating manual and automated processes. Key aspects include structured classification to guide certification rigor on system attributes, an Assurance Profile that consolidates evaluation outcomes into a confidence measure the ML component, and methodologies for integrating human oversight into certification activities. Through a case study with a YOLOv8 based object detection system designed to classify military and civilian vehicles in real time for reconnaissance and surveillance aircraft, we show how this approach supports the certification of ML systems in low criticality airborne applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)が航空機に導入されるにつれて、低臨界システムを含むML対応システムは、安全性と性能を確保するための信頼性の高い認証プロセスを必要とする。 航空における重要なソフトウェアに使用されるDO 178Cのような伝統的な標準は、MLのユニークな側面を完全にカバーしていない。 本稿では,データとモデル検証,レジリエンス評価,ユーザビリティ保証に着目し,手動および自動化プロセスを統合した半自動認証手法を提案する。 主な側面は、システム属性に基づく認証厳格をガイドする構造化分類、評価結果をMLコンポーネントの信頼性測定に集約する保証プロファイル、人間の監視を認証活動に統合するための方法論である。 軍事用および民間用車両をリアルタイムに偵察・監視用航空機に分類するために設計されたYOLOv8型物体検出システムを用いたケーススタディを通じて, 本手法が低臨界航空機におけるMLシステムの認証をいかに支援するかを示す。

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