Điều hướng các thách thức của vòng đời của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống xe hơi

Điều hướng các thách thức của vòng đời của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống xe hơi

Thúc đẩy tiến bộ

Thúc đẩy tiến bộ

ĐIỀU HƯỚNG CÁC THÁCH THỨC CỦA VÒNG ĐỜI CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG XE HƠI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một cuộc cách mạng công nghệ đang thay đổi các doanh nghiệp và xác định lại khả năng cạnh tranh trong bối cảnh kinh doanh ngày càng phức tạp. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô với việc phổ biến tích hợp các chức năng sử dụng AI phức tạp vào hệ thống xe hơi trở. Sự phức tạp càng gia tăng khi một hệ thống dựa trên AI vào xe ô tô được bổ sung. Chính vì thế, việc đảm bảo an toàn và bảo mật của xe ô tô như một hệ thống trở nên rất khó khăn hơn.

Bài viết này nêu bật một số thách thức của ngành công nghiệp ô tô khi đối mặt với việc phát triển hệ thống AI và đề cập đến các giải pháp khả thi.

Tích hợp chu kỳ AI với chu kỳ phát triển ngành ô tô

Một trong những rào cản chính mà ngành phải đối mặt xoay quanh việc tích hợp hiệu quả vòng đời AI vào vòng đời phát triển phương tiện. Ngành công nghiệp ô tô tuân theo chu kỳ phát triển an toàn theo mô hình V đã được thiết lập tốt, và cách tiếp cận này không phải lúc nào cũng đơn giản trong bối cảnh của AI.

Vòng đời phát triển AI là riêng biệt và bao gồm hai giai đoạn quan trọng bổ sung: vòng đời dữ liệu và vòng đời phát triển mô hình. Việc tích hợp thành công chúng vào vòng đời phát triển ô tô tiêu chuẩn của một tổ chức sẽ rất quan trọng đối với các công nghệ ô tô được hỗ trợ bởi AI an toàn và mạnh mẽ.

Để tích hợp các vòng đời này một cách hiệu quả, việc phối hợp và đồng bộ hóa trong cả các yếu tố liên quan đến AI và phát triển là rất cần thiết. Ví dụ, trong giai đoạn phát triển ý tưởng, hãy xác định và định nghĩa các trường hợp và yêu cầu sử dụng AI. Trong giai đoạn thiết kế, hãy phát triển và tích hợp các thuật toán và mô hình AI vào kiến trúc phần cứng và phần mềm của xe. Quá trình thử nghiệm và xác nhận nên bao gồm các quy trình để đánh giá hiệu suất, độ mạnh mẽ và độ an toàn của hệ thống AI. Việc tích hợp cũng nên xem xét việc giám sát và bảo trì liên tục hệ thống AI trong suốt vòng đời của xe. Điều này bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu thực tế để cải thiện các mô hình AI và đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các điều kiện lái xe khác nhau.

Xác định yêu cầu AI dựa trên yêu cầu hệ thống; đánh giá khả năng truy xuất nguồn gốc

Chúng tôi nhận thấy rằng các yêu cầu đối với hệ thống AI thường không hoàn chỉnh hoặc không nhất quán với những yêu cầu được kỳ vọng đối với hệ thống của xe. Sự chênh lệch này trở nên rõ ràng hơn khi tích hợp hệ thống lái tự động phức tạp vào xe hơi.

Việc xác định các yêu cầu AI dựa trên yêu cầu hệ thống đảm bảo rằng AI đóng góp hiệu quả vào các kết quả mong muốn của toàn bộ hệ thống. Điều này cho phép phát triển các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu cụ thể của ngành công nghiệp ô tô, có thể là cải thiện an toàn, tăng cường hiệu suất hoặc cho phép tính năng hỗ trợ tài xế nâng cao. Khả năng truy xuất nguồn gốc - cũng quan trọng trong định nghĩa này - đề cập đến khả năng theo dõi và ghi lại các mối quan hệ giữa các yêu cầu khác nhau, quyết định thiết kế và các thành phần của hệ thống khác nhau. Trong ngành công nghiệp ô tô, điều này cho phép phát triển các giải pháp AI phù hợp đảm bảo rằng có sự hiểu biết rõ ràng về cách các yêu cầu AI được tạo ra từ yêu cầu của hệ thống. Nó đảm bảo rằng mọi yêu cầu AI đều được ánh xạ rõ ràng và kết nối với yêu cầu hệ thống tương ứng của chúng, đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong suốt vòng đời phát triển.

Đảm bảo an toàn ô tô: Thực hiện đánh giá rủi ro AI

Việc tích hợp công nghệ AI vào phương tiện sẽ mang lại các phức tạp và rủi ro tiềm ẩn. Những rủi ro này chủ yếu xoay quanh các yếu tố liên quan đến dữ liệu và mô hình. Rủi ro về dữ liệu liên quan đến chất lượng, số lượng và mức độ liên quan của dữ liệu được sử dụng, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và an toàn của hệ thống AI trong xe. Mặt khác, rủi ro mô hình bao gồm sự không chắc chắn và hạn chế liên quan đến các mô hình AI được sử dụng trong các hệ thống ô tô. Ngay cả khi có dữ liệu chất lượng cao, vẫn có các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến quá trình phát triển mô hình.

hệ thống AI trong xe

Việc thực hiện đánh giá rủi ro AI làm nổi bật tính thiết thực của phương pháp tiếp cận này. Nó bao gồm việc thực hiện các đánh giá có hệ thống để xác định các mối nguy hiểm và rủi ro liên quan mà các hệ thống AI có thể mang lại. Những đánh giá này xem xét nhiều yếu tố, chẳng hạn như hiệu suất, độ tin cậy và độ bền của các bộ phận AI, cũng như khả năng tương tác với các bộ phận khác của xe.

Xem xét các bộ phận AI như là hạng mục cấu hình

Thách thức đối với các bộ phận AI (dữ liệu, thuật toán và mô hình) như là các mục cấu hình (CIs) nằm ở tính động và thay đổi liên tục của chúng. Khác với các bộ phận phần mềm truyền thống có tính tương đối tĩnh, các bộ phận AI như bộ dữ liệu, mạng nơ-ron hoặc các mô hình học máy liên tục phát triển và được điều chỉnh dựa trên dữ liệu mới và đào tạo lại.

nhân viên làm việc

Xem xét các thành phần AI như là các hệ thống quản lý cấu hình riêng lẻ sẽ tạo ra sự giám sát trong vòng đời của CIs thông qua các quy trình và công cụ được áp dụng. Quản lý cấu hình thích hợp bao gồm việc lựa chọn và tích hợp các thuật toán và mô hình phù hợp nhất, đào tạo chúng trên các bộ dữ liệu thích hợp và đại diện, điều chỉnh tham số của chúng để đạt được hiệu suất tối ưu và cuối cùng là thiết lập kiểm soát phiên bản. Bằng cách nhận biết tầm quan trọng của các thành phần AI như CIs, ngành công nghiệp ô tô có thể đảm bảo triển khai hiệu quả và hiệu suất các hệ thống AI trong các ứng dụng khác nhau.

Đặt các thành phần AI trong hệ thống quản lý thay đổi

Tính động và thay đổi liên tục của các thành phần AI đòi hỏi một phương pháp tỉ mỉ trong việc theo dõi các thay đổi và cập nhật của hệ thống. Những thành phần này đi đầu về công nghệ hiện đại, liên tục được phát triển để tối ưu hiệu suất, hiệu quả và an toàn. Trong tổ chức, việc luôn cập nhật về những sự thay đổi này là rất quan trọng.

Bằng cách đưa các thành phần AI vào hệ thống quản lý thay đổi, ngành công nghiệp ô tô đặt ra mục tiêu triển khai các quy trình cấu trúc để xử lý các thay đổi liên quan đến công nghệ AI. Nó giúp duy trì kiểm soát và tính minh bạch đối với các thay đổi được đưa vào hệ thống AI, đảm bảo rằng các sửa đổi được xem xét, phê duyệt và ghi lại thích hợp. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống quan trọng về an toàn trong xe. Nó cũng đảm bảo rằng các thay đổi đối với các thành phần AI được theo dõi, ghi lại và liên kết đúng cách với các yêu cầu, quyết định thiết kế và cấu hình hệ thống tương ứng. Điều này giúp hiểu rõ lý do đằng sau các thay đổi và giúp giao tiếp hiệu quả giữa các bên liên quan.

Kết luận

Khi ngành công nghiệp ô tô tận dụng chuyển đổi sức mạnh của AI trong hệ thống xe, sẽ đối mặt với một loạt các thách thức đòi hỏi sự điều hướng cẩn thận và các giải pháp sáng tạo. Việc tích hợp chu kỳ AI vào chu kỳ phát triển ô tô đã đặt ra những rào cản chính. 

.AI trong ô tô

Theo đó, việc xác định yêu cầu AI dựa trên yêu cầu của hệ thống xe là cần thiết để duy trì tính minh bạch và trách nhiệm đối với người phát triển hoặc nhà sản xuất. An toàn vẫn là quan trọng nhất, đòi hỏi phải đánh giá rủi ro AI để chủ động xác định và giảm thiểu các nguy cơ tiềm ẩn liên quan đến dữ liệu và mô hình. Bằng cách giải quyết những thách thức này và triển khai các giải pháp hiệu quả, ngành công nghiệp ô tô có thể tự tin khai thác lợi ích của AI đồng thời đảm bảo an toàn và bảo mật của các hệ thống xe hơi sử dụng AI.

KHÁM PHÁ

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo

Tìm hiểu các dịch vụ chất lượng AI của TÜV SÜD

Tìm hiểu thêm

Đào tạo chất lượng trí tuệ nhân tạo AI

Đào tạo chất lượng trí tuệ nhân tạo

Hướng dẫn thực hành để đạt được kiến thức cần thiết nhằm làm chủ chất lượng AI

Xem thêm

Phân tích mức độ sẵn sàng chất lượng AI

Phân tích mức độ sẵn sàng chất lượng AI

Kiểm tra mức độ sẵn sàng chất lượng AI của tổ chức

Tìm hiểu thêm

Đánh giá có hướng dẫn về chất lượng AI

Đánh giá có hướng dẫn chất lượng AI

Cách tiếp cận có hệ thống để đảm bảo chất lượng và sự tuân thủ của AI

Tìm hiểu thêm

CÁC THÔNG TIN LIÊN QUAN

Bước tiếp theo

Chọn vị trí