講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-03-26 13:20
組込みシステムへのAI適用時の高信頼性および安全保障手法 ○大森康宏・樋口昭彦・川上大介(三菱電機) SSS2018-32 |
抄録 |
(和) |
本報告では,機械学習の結果を利用する組込みシステムにおいて,高い信頼性を持たせ,かつ低いコストに実装可能な安全アーキテクチャを提案する.一般に,機械学習は結果の正しさを保証する事ができないため,安全保障が求められるシステムに活用する事が難しい.また,機械学習は高い演算性能が必要とされ,コスト要件の厳しい組込みシステムでは,冗長化による異常の検出と分離の手法を適用した高い信頼性による安全保障も難しい.今回検討したアーキテクチャは,機械学習の結果によるシステム動作の安全性を判定する仕組みを設け,判定箇所のみを冗長化し,信頼性を高めるものである.本報告では,提案アーキテクチャの試作および評価により,低コストに安全性を保証する事が可能であることを示した. |
(英) |
This paper proposes an architecture for embedded systems, which employs machine learning results. The proposed architecture ensures high-reliability and safe operations, while realizing low-cost implementation. Since, machine learning can not guarantee its results, in general it is not easy to apply it to systems under safety requirements. Moreover, since high performance computing units are necessary to carry out machine learning, it is difficult to apply the fault detection and isolation techniques with redundancy to low-cost embedded systems. Our architecture realizes high-reliability by the mechanism that judges the safety of the system from machine learning results, and duplicates the judgement part of the system. In this paper, we show the evaluation results of a prototype of the architecture to demonstrate that our architecture can be applied to ensuring the safety of the system at low cost. |
キーワード |
(和) |
高信頼 / 機能安全 / 冗長化 / 組込システム / Fail Safe / Fail Operational / AI / |
(英) |
High Reliability / Functional Safety / Redundancy / Embedded System / Fail Safe / Fail Operational / AI / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 518, SSS2018-32, pp. 3-6, 2019年3月. |
資料番号 |
SSS2018-32 |
発行日 |
2019-03-19 (SSS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SSS2018-32 |