ML менен роботту башкарууда коопсуздук өзгөчөлүктөрү кандай?

ML башкаруучу роботтордун коопсуздугу (safety) бир нече негизги аспектилерди камтыйт:

• Моделдердин ишенимдүүлүгү жана алдын ала болжау мүмкүнчүлүгү: ML моделдери ката жана күтүүсүз кырдаалдарга туруштук берүүчү болушу керек, ошондо роботтун коркунучтуу аракеттерине жол бербейт.

• Кулайсыздык жана аномалияларды башкаруу: системага кирүүчү маалыматтар окутуу топтомунан чыгып кеткенде аны тааный алат жана коопсуз режимге өтөт.

• Моделдерди текшерүү жана тастыктоо: колдонууга киришерден мурун так тесттер жана коопсуздук текшерүүлөрү жүргүзүлөт.

• Резервдик механизмдер жана адам көзөмөлү: ML системасын өчүрүү же оператордун аралашуусун камсыз кылуу мүмкүнчүлүгү.

• Маалыматтардын коопсуздугун камсыздоо: жасалган маалыматтарды (adversarial attacks) киргизүүчү чабуулдарга каршы коргонуу, бул туура эмес чечимдерге алып келиши мүмкүн.

Робототехникада бул өтө маанилүү, анткени ката физикалык зыянга же жаракатка алып келиши мүмкүн.