Kokios yra saugumo savybės valdant robotą su mašininiu mokymusi?

Saugumas (safety) valdant robotus su ML apima keletą pagrindinių aspektų:

• Modelių patikimumas ir prognozuojamumas: ML modeliai turi būti atsparūs klaidoms ir nenumatytiems atvejams, kad išvengtų pavojingų robotų veiksmų.

• Neapibrėžtumo ir anomalijų valdymas: sistema turi gebėti atpažinti, kada įvesties duomenys iškrenta iš mokymo rinkinio ir pereiti į saugų režimą.

• Modelių patvirtinimas ir validavimas: išsamūs testai ir saugumo patikrinimai prieš diegiant.

• Atsarginiai mechanizmai ir žmogaus kontrolė: galimybė išjungti ML sistemą arba įsikišti operatoriui avarijos atveju.

• Duomenų saugumo užtikrinimas: apsauga nuo atakų, kurios įveda suklastotus duomenis (adversarial attacks), galinčius sukelti klaidingus sprendimus.

Robotikoj tai yra kritiška, nes klaidos gali sukelti fizinę žalą ar sužalojimus.