文献

J-GLOBAL ID：202002210996364457   整理番号：20A1866623

ISO26262安全基準を適応させる方法の研究からの自動車安全と機械学習の初期結果【JST・京大機械翻訳】

Automotive safety and machine learning initial results from a study on how to adapt the ISO 26262 safety standard

著者 (3件)： Henriksson Jens (Semcon Sweden AB, Gothenburg, Sweden) ,  Borg Markus (RISE SICS AB, Lund, Sweden) ,  Englund Cristofer (RISE Viktoria AB, Gothenburg, Sweden, Sweden)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SEFAIS ’18  ページ： 47-49  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習(ML)アプリケーションは,様々なドメインから成功するストリーの連続流を生成する。MLは,多くの新しい応用,また,安全クリティカルな状況も可能にする。しかし,ISO26262のような機能的安全基準は,MLをカバーするように進化しなかった。ISO26262の部品が安全工学とML開発の間の最も重要なギャップを表す探索研究を行った。本論文では,より大規模な研究努力に向けた最初のステップのみを報告するが,ISO26262コンプライアントエンジニアリングを可能にするのに必要な3つの適応と,標準をいかに進化させるかに関する関連提案を報告する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安全工学 ,  *自動車 ,  連続流 ,  安全基準 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  *機械学習
準シソーラス用語： *自動車の電気/電子に関する機能安全についての国際規格 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動車ソフトウェア ,  インタビュー研究 ,  機械学習 ,  安全

分類 (2件)： 自動車設計・構造・材料一般  (QG03010O) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 安全基準 ,  適応 ,  研究 ,  自動車 ,  機械学習 ,  初期