Какви са характеристиките на безопасността при управлението на робот с машинно обучение?

Сигурността (safety) при управлението на роботи с ML включва няколко ключови аспекта:

• Надеждност и предсказуемост на моделите: ML моделите трябва да са устойчиви на грешки и непредвидени ситуации, за да не доведат до опасни действия на робота.

• Обработка на несигурност и аномалии: системата трябва да може да разпознава, когато входните данни излизат извън обучаващия набор, и да преминава в безопасен режим.

• Верификация и валидиране на моделите: внимателно тестване и проверка за безопасност преди внедряване.

• Резервни механизми и контрол от човек: възможност за изключване на ML системата или намеса на оператора при сривове.

• Осигуряване на безопасността на данните: защита срещу атаки, насочени към въвеждане на изкривени данни (adversarial attacks), които могат да доведат до неправилни решения.

В роботиката това е критично, тъй като грешките могат да доведат до физически щети или травми.