Chair objectives

Les applications de Machine learning ont suscité une attention considérable dans le domaine du transport. Ils sont un catalyseur clé pour les algorithmes de prise de décision avancés (par exemple, smart capteurs ou pilote unique), contribuant à améliorer les performances et à réduire la consommation d’énergie. Cependant, leur utilisation dans des produits critiques pour la sécurité d’exploitation dans la vie réelle, en particulier dans le domaine aéronautique soumis à une certification rigoureuse, soulève plusieurs problèmes.

Il y a plusieurs initiatives pour préparer l’intégration de tels systèmes basés sur l’IA parmi lesquelles le certificat de mission DEEL et les groupes EUROCAE WG114 / SAE G34 dans lesquels les membres de la présidence CertifAI sont actifs.  Les principaux objectifs de la chaire sont de contribuer à la définition de ces nouvelles normes et proposer des méthodologies concrètes vers la certification. Le sujet étant vaste et complexe, les travaux se concentrent sur deux aspects principaux :

  • the safe implementation of ML-based systems on new generations of processors
  • the formal verification at system-level of safe behavior.

Program Acceptable, certifiable & collaborative AI

Themes: Safe design and embeddability, Fair Learning, Robotics and AI

Chair holder:
Claire Pagetti, Onera

Co-chairs :

  • Kevin Delmas
  • Charles Lesire-Cabaniols
  • Thomas Carles
  • Jérémie Guiochet

Website
https://www.onera.fr/fr/staff/claire-pagetti

Know more

Is there an AI onboard?

Like autonomous vehicles, planes are expected to carry artificial intelligence (AI) on board in the near future. But RNs must first pass their license, which is called certification.

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