May, 2024

基于科学的人工智能模型认证在新的操作环境中的应用 —— 以交通状态估计为例

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TL;DR通过科学认证方法研究在新的工作环境中使用预训练数据驱动模型的可行性，该方法结合领域知识、理论模型和物理学等学科，提供一种安全工程系统开发工具，通过模拟结果量化预训练模型的物理不一致性，以评估在新的工作环境中使用预训练模型的适用性。
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发现论文，激发创造
  • 基于科学的人工智能模型认证在未经培训的操作环境中的应用于交通状况估计

    基于科学的认证方法，该研究提出了在未经训练的操作环境中评估预训练数据驱动模型可行性的方法，通过深入整合领域知识和数据驱动的人工智能模型，利用物理和相关学科的理论和分析模型，提供安全可靠的工程系统的决策支持，以提高人工智能模型在限制训练数据和动态不确定条件下的可靠性和安全性。

    Mar, 2024

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    Nov, 2021

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    Sep, 2023

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    Sep, 2023

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    Oct, 2019

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    Mar, 2024

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    Jun, 2022

  • 基于人工智能的汽车应用软件元素具备的固有多样冗余安全机制

    通过研究自动驾驶系统中基于人工智能的算法，本文探讨了人工智能模型的作用和挑战，特别是在复杂和高维环境中执行实时关键功能的软件元素。针对安全关键应用，为了减少 AI 模型过于自信带来的风险，提出了一些培训方法，如实现确定性报告架构和确保多样性训练数据。此外，还讨论了现有方法在安全关键应用中的适用性，强调了其优点和局限性，并提出了提高自动驾驶车辆中人工智能算法安全性和可靠性的潜在改进措施。

    Feb, 2024

  • 科学中的人工智能：一个新兴议程

    本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。

    Mar, 2023

  • 控制科学中人工智能潜在滥用的风险

    该研究旨在提高科学领域中人工智能滥用的危险，并呼吁在该领域中负责任地开发和使用人工智能。通过列举科学环境中人工智能带来的风险，并通过化学科学领域的实际滥用示例来展示这些风险，高亮显示了有效的风险管理策略的需求。为此，我们提出了一个名为 SciGuard 的系统来控制科学中人工智能模型的滥用风险，并提出了一个名为 SciMT-Safety 的红队基准来评估不同系统的安全性。我们的提议在评估中显示出最小的有害影响，并且在良性测试中不会影响性能。最后，我们强调了跨学科和合作努力来确保在科学中安全和道德地使用人工智能模型的需求。我们希望我们的研究能够激发研究人员、从业者、决策者和公众之间就科学中的人工智能的道德使用展开有建设性的讨论，以最大化利益，最小化滥用风险。

    Dec, 2023