Oct, 2023
跑道标志分类器：一种可通过 DAL C 认证的机器学习系统
Runway Sign Classifier: A DAL C Certifiable Machine Learning System
Konstantin Dmitriev, Johann Schumann, Islam Bostanov, Mostafa Abdelhamid, Florian Holzapfel
TL;DR近年来，机器学习（ML）技术在人工智能（AI）系统领域取得了显著进展，为航空业带来了前所未有的自动化机会，包括大型商用飞机的单人驾驶或完全自主飞行。然而，ML 技术与现有的空中认证标准存在严重不兼容性，如 ML 模型的可追踪性和可解释性问题，或者传统覆盖度指标的不适用性。当前标准下使用基于 ML 的空中系统的认证存在问题。本文通过一个案例研究，介绍了一个利用深度神经网络（DNN）进行机场标志检测和分类的空中系统。在我们之前的工作基础上，证明了系统符合设计保证等级（DAL）D 的要求，我们将系统升级以满足更严格的设计保证等级 C 的要求。为了实现 DAL C，我们采用了一种已建立的架构缓解技术，涉及两个冗余且不同的深度神经网络。对于这种方法，采用了创新的 ML 特定数据管理技术进行加强。本文旨在说明如何解决中等重要性空中应用中基于 ML 的系统的认证挑战。