Ի՞նչ են մեքենայական ուսուցմամբ ռոբոտի կառավարման անվտանգության առանձնահատկությունները։

ՄԱՍՆԱԳԵՏՈՒԹՅՈՒՆ (safety) ռոբոտի կառավարման ժամանակ ML-ով ներառում է մի քանի հիմնական կողմեր՝

• Նավիգացիայի և կանխատեսման մոդելների հուսալիություն և կանխատեսելիություն: ML մոդելները պետք է լինեն դիմացկուն սխալների և անսպասելի իրավիճակների նկատմամբ, որպեսզի կանխեն ռոբոտի վտանգավոր գործողությունները:

• Անորոշության և անոմալիաների կառավարում: համակարգը պետք է կարողանա ճանաչել, երբ մուտքային տվյալները դուրս են ուսուցման հավաքածուից, և անցնել անվտանգ ռեժիմ:

• Մոդելների վավերացում և հաստատում: մանրակրկիտ փորձարկումներ և անվտանգության ստուգումներ նախքան կիրառումը:

• Անվտանգության ռեժիմներ և մարդու վերահսկողություն: հնարավոր է անջատել ML համակարգը կամ միջամտել օպերատորին սխալների դեպքում:

• Տվյալների անվտանգության ապահովում: պաշտպանություն հարձակումներից, որոնք կարող են մուտք գործել խեղաթյուրված տվյալներ (adversarial attacks), որոնք կարող են հանգեցնել սխալ որոշումների:

Ռոբոտաշինության մեջ սա շատ կարևոր է, քանի որ սխալները կարող են հանգեցնել ֆիզիկական վնասների կամ վնասվածքների։