Kādi ir drošības raksturlielumi, vadot robotu ar mašīnmācīšanos?

Drošība (safety) ML vadītā robotikā ietver vairākus galvenos aspektus:

• Modeļu uzticamība un prognozējamība: ML modeļiem jābūt izturīgiem pret kļūdām un neparedzētām situācijām, lai novērstu bīstamas robota darbības.

• Neparedzamības un anomāliju pārvaldība: sistēma jāspēj atpazīt, kad ievades dati pārsniedz apmācību kopu, un pāriet drošajā režīmā.

• Modeļu verifikācija un validācija: rūpīgi testi un drošības pārbaudes pirms ieviešanas.

• Rezerves mehānismi un cilvēka kontrole: iespēja izslēgt ML sistēmu vai iejaukties operatoram avārijas gadījumā.

• Datu drošības nodrošināšana: aizsardzība pret uzbrukumiem, kas ievieš izkropļotus datus (adversarial attacks), kas var novest pie kļūdainiem lēmumiem.

Robotikā tas ir kritiski, jo kļūdas var novest pie fiziskas bojājuma vai traumas.