Автономные и доверенные

Автономные транспортные средства полагаются на машинное обучение для решения сложных задач восприятия и планирования движения. Однако стандарты безопасности автомобильного программного обеспечения не полностью развились для решения проблем безопасности машинного обучения, таких как интерпретируемость, проверка и ограничения производительности. В этой статье мы рассматриваем и организуем практические методы безопасности машинного обучения, которые могут дополнять инженерную безопасность для программного обеспечения на основе машинного обучения в автономных транспортных средствах. Наша организация сопоставляет стратегии безопасности с современными методами машинного обучения, чтобы повысить надежность и безопасность алгоритмов машинного обучения. Мы также обсуждаем ограничения безопасности и аспекты пользовательского опыта компонентов машинного обучения в автономных транспортных средствах. - Practical Solutions for Machine Learning Safety in Autonomous Vehicles

И один из авторов этой работы Sina Mohseni