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J-GLOBAL ID：202202285874013670   整理番号：22A0653616

航空における機械学習のためのガイドラインと規制フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Guidelines and Regulatory Framework for Machine Learning in Aviation

著者 (3件)： Torens Christoph (Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt) ,  Durak Umut (Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt) ,  Dauer Johann C. (Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1132  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  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： 自動化と最終的に自律性は,都市空気移動度(UAM)/Advanced Air Mobilityセグメントを来るのを可能にする。彼らだけが,ドローンと空気タクシーを多数の車両にスケーリングする先例のない機会を可能にして,誰にも利用できるサービスを作ることができた。一般に,人工知能(AI),特に機械学習(ML)は,高レベルの自動化とさらなる自律性を達成するために,巨大なリープを約束する。それにもかかわらず,既存のソフトウェア規格へのコンプライアンスに関する安全性の懸念と課題は,今やますますプレスされている。ハードウェアとソフトウェアアイテムのための既存の規制フレームワークは,AIベースシステムに対するコンプライアンスの適切な許容可能な手段を提供することができない。したがって,現在の基準を更新し,増強するための現在進行中の努力がある。本論文では,AIベースシステムの証明のための既存および今後の規制フレームワークの概要を示した。それは,EASA文書,人工知能ロードマップ,ニューラルネットワーク(CoDANN)のための設計保険の概念,CoDANN II,およびレベルI機械学習アプリケーションのための最初の使用可能な指針に関する概念論文を詳述する。さらに,EuroCAE,RTCA,ASTMおよびAVSIからの適切な指針を考察した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  規格 ,  *航空輸送 ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  コンプライアンス ,  人工知能 ,  無人機 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  ソフトウェア ,  タクシー ,  *指針 ,  *機械学習
準シソーラス用語： ロードマップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 航空 ,  機械学習 ,  ガイドライン ,  規制 ,  フレームワーク