Какие особенности safety при ML-управлении роботом?

Безопасность (safety) при ML-управлении роботом включает несколько ключевых аспектов:

• Надёжность и предсказуемость моделей: ML-модели должны быть устойчивы к ошибкам и непредвиденным ситуациям, чтобы не приводить к опасным действиям робота.

• Обработка неопределённости и аномалий: система должна уметь распознавать, когда входные данные выходят за рамки обучающей выборки, и переходить в безопасный режим.

• Верификация и валидация моделей: тщательное тестирование и проверка моделей на безопасность перед внедрением.

• Резервные механизмы и контроль человека: возможность отключения ML-системы или вмешательства оператора в случае сбоев.

• Обеспечение безопасности данных: защита от атак, направленных на ввод искажающих данных (adversarial attacks), которые могут привести к неправильным решениям.

В робототехнике это критично, так как ошибки могут привести к физическому ущербу или травмам.