Anthony Corso ist ein Ph.D. Student am Department für Luft- und Raumfahrt an der Stanford University, wo er von Professor Mykel Kochenderfer im Stanford Intelligent Systems Laboratory (SISL) betreut wird. Er forscht an Ansätzen zur Validierung sicherheitskritischer autonomer Systeme mit Schwerpunkt auf Interpretierbarkeit und Skalierbarkeit.
Achtung: Das ist die erste englischsprachige Ausgabe von Safety Corner!
In diesem Podcast sprach er über die Safety-Validierung autonomer Systeme. Letzteres umfasst Systeme wie Roboter, Autos, Flugzeuge und Raumfahrt-Rover gleichermaßen. Im Mai veröffentlichte er ein Paper, das sich mit verschiedenen Algorithmen zur Black-Box-Safety-Validierung befasst. Einer der Ansätze ist die Verwendung von Bestärkendem Lernen (Reinforcement Learning), das im Podcast ausführlicher besprochen wurde. Er stellte auch kurz das Next Generation Airborne Collision Avoidance System ACAS X vor, an desseb Entwicklung Professor Kochenderfer stark beteiligt war. ACAS X nutzt einen Ansatz der Dynamische Programmierung genannt wird, ein Algorithmus für optimierte Entscheidungsfindung.
Die genannten Artikel, weitere Lesungen und einen interessanten Podcast finden Sie hier:
- Das oben erwähnte Papier ist hier zu finden: A Survey of Algorithms for Black-Box Safety Validation
- Das Paper zum adaptiven Stresstest (AST) ist hier zu finden: Adaptive stress testing with reward augmentation for autonomous vehicle validation
- Die im Podcast erwähnte AST-Toolbox: AST-Toolbox
- Der im Podcast erwähnte CARLA-Simulator: CARLA
- Ein Paper über ACAS X: Next-Generation Airborne Collision Avoidance System
- Eine Episode des Podcasts The Future of Everything der Standford University mit Mykel Kochenderfer, in der er über ACAS X und künstliche Intelligenz (KI) in sicherheitskritischen Systemen spricht: Mykel Kochenderfer: AI and safety-critical systems
Entweder gleich hier, auf Spotify oder auf der Plattform Ihrer Wahl anhören!