Daedalean y EASA concluyen el segundo proyecto ‘Conceptos de garantía de diseño para redes neuronales’

  • El 18 de mayo de 2021, la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) y Daedalean finalizaron un proyecto de 10 meses bajo su segundo Contrato de Asociación de Innovación (IPC).
  • El proyecto continuó investigando el uso de Machine Learning (ML) / Neural Networks (NN) en aplicaciones críticas para la seguridad.
  • En el sitio web de la EASA se ha publicado un extracto público de 113 páginas del informe resultante.
  • Con los dos IPC de Daedalean / EASA, ahora se han investigado todos los pasos del ‘proceso en forma de W’ para la garantía del aprendizaje, lo que abre la puerta a la certificación del primer nivel 1 (‘asistencia al ser humano’) Aprendizaje automático / Inteligencia artificial ( Aplicaciones basadas en AI / ML).

Colonia / Zúrich, 18 de mayo de 2021. Luego de una colaboración de 10 meses, EASA y Daedalean han concluido su segundo Contrato de Asociación de Innovación, que resultó en un informe de 136 páginas, Conceptos de garantía de diseño para redes neuronales (CoDANN) II. El objetivo de este segundo proyecto era triple: investigar los temas omitidos en el primer proyecto e informe, madurar el concepto de Garantía de aprendizaje y discutir los componentes básicos de IA confiables restantes de la Hoja de ruta de IA de la EASA. Estos pasos allanan el camino hacia las primeras aplicaciones.

El primer proyecto en 2020 investigó el posible uso de aprendizaje automático / redes neuronales en aviónica crítica para la seguridad, y se centró en particular en la aplicabilidad de las directrices existentes, como las ‘Directrices para el desarrollo de aeronaves y sistemas civiles’ ED-79A / ARP4754A y ‘Software Consideraciones en la Certificación de Equipos y Sistemas Aerotransportados ‘ED-12C / DO-178C.

Un hallazgo esencial del anterior informe conjunto de 140 páginas de EASA / Daedalean (versión pública) fue la identificación de un proceso de desarrollo en forma de W que adapta el ciclo clásico en forma de V a las aplicaciones de aprendizaje automático:

Ciclo de desarrollo en forma de W para la garantía del aprendizaje

Donde el primer proyecto CoDANN mostró que el uso de redes neuronales en aplicaciones críticas para la seguridad es factible, CoDANN II responde las preguntas restantes, llegando a una conclusión sobre cada uno de los siguientes temas:


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  • Implementación y inferencia partes del proceso en forma de W (aspectos de hardware, software y sistema), que abarcan aspectos de desarrollo e implementación;
  • Definición y función de explicabilidad;
  • Detalles sobre el proceso de evaluación de la seguridad del sistema, concluyendo discusiones sobre la integración de redes neuronales en sistemas complejos y su evaluación en evaluaciones de seguridad.
Vista de desarrollo del sistema de detección de tráfico visual de Daedalean: un helicóptero avistado en condiciones meteorológicas adversas

La detección de tráfico visual El sistema desarrollado por Daedalean sirvió como un caso de uso concreto. Como el guía visual de aterrizaje Utilizado como ejemplo en el primer proyecto, este complejo sistema basado en ML es representativo de los futuros productos de AI / ML e ilustra el beneficio de seguridad que tales funciones pueden aportar a futuras aplicaciones aéreas. Se han identificado puntos de interés para futuras actividades de investigación, desarrollo de normas y ejercicios de certificación.

La EASA ya utilizó los hallazgos de ambos proyectos para redactar la primera guía utilizable para las aplicaciones de aprendizaje automático de nivel 1 lanzadas para consulta pública en abril de 2021.

“Trabajar con el grupo de trabajo de inteligencia artificial de la EASA fue nuevamente un ejercicio productivo”, dijo Luuk van Dijk, director ejecutivo y fundador de Daedalean. “Cada uno de nosotros contribuyó con nuestra experiencia en aviación, seguridad, robótica y aprendizaje automático para llegar a un resultado que no podríamos haber logrado sin el otro. El resultado fue un 136-informe de página, la mayor parte del cual ha sido publicado para beneficio de la discusión pública en este campo ”.

Sobre Daedalean

Daedalean está desarrollando un software de control de vuelo autónomo para las aeronaves civiles de hoy y la movilidad aérea avanzada del mañana. La empresa con sede en Zurich, Suiza, ha reunido experiencia en los campos de aprendizaje automático, robótica, visión por computadora, planificación de rutas e ingeniería y certificación de software de grado aeronáutico. Daedalean lanza al mercado la primera aviónica basada en aprendizaje automático en un sistema de conciencia visual a bordo que demuestra capacidades en el camino hacia la certificación de aeronavegabilidad.

Sobre EASA

La Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) es la pieza central de la estrategia de la Unión Europea para la seguridad aérea. Su misión es promover los más altos estándares comunes de seguridad y protección ambiental en la aviación civil. La Agencia desarrolla normas comunes de seguridad y medio ambiente a nivel europeo. Supervisa la aplicación de las normas mediante inspecciones en los Estados miembros y proporciona la experiencia técnica, la formación y la investigación necesarias. La Agencia trabaja mano a mano con las autoridades nacionales que continúan llevando a cabo muchas tareas operativas, como la certificación de aeronaves individuales o la concesión de licencias a los pilotos.