Сертификация технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в авиации становится все более актуальной темой. В связи с этим был подготовлен глоссарий, который включает важные термины и определения, используемые в специальном отчете о сертификации AI в авиации. Этот глоссарий служит удобным справочным материалом для специалистов отрасли.
Одним из ключевых понятий является "агент" — программная система, использующая AI для автономного выполнения задач в соответствии с заранее определенными целями. Такие агенты часто разрабатываются с использованием метода обучения с подкреплением, где алгоритм вознаграждает положительные результаты и наказывает отрицательные.
Также важным термином является "алгоритм", который представляет собой набор правил, определяющих последовательность операций. В контексте машинного обучения алгоритм используется для обучения модели, позволяя ей выявлять паттерны в обучающих данных и делать прогнозы на новых данных.
Среди других значимых документов, упоминаемых в глоссарии, можно выделить ARP4754 и ARP4761, которые предоставляют рекомендации по разработке и оценке безопасности авиационных систем. Эти документы признаны регуляторами как средства соблюдения требований к функциональности и безопасности систем.
Важным аспектом сертификации AI является использование "замороженных" моделей машинного обучения, которые не продолжают обучение после внедрения в самолет. Это позволяет обеспечить предсказуемость и надежность работы систем.
Глоссарий также включает термины, связанные с оценкой безопасности, такими как "функциональная оценка опасностей", которая помогает определить последствия потери или сбоя функций на борту самолета.
С учетом растущего интереса к AI и ML в авиации, понимание этих терминов и концепций становится необходимым для всех участников отрасли. Это поможет не только в сертификации новых технологий, но и в обеспечении безопасности полетов.