Adimen artifiziala bide-zidor bilaka daiteke soluzio askotarako bidean, eta sektore ugarik probestuko ditu teknologia horrek dakartzan abantailak. Beste proiektu askoren artean adimen artifizialaren gaineko soluzio horien bilaketan dihardu Ikerlanek, eta orain gutxi mugarri aitzindaria lortu du. Izan ere, adimen artifiziala trenbide-segurtasuneko sistemetan txertatzeko metodologia garatu du, behin Exidak, segurtasun funtzionaleko ziurtapeneko munduko autoritateak, euren metodologia balioztatu ostean.
Europan Machine Learning (ML) teknikak integratu eta segurtasun funtzionaleko baldintzak betetzeko metodologia garatu du eta trenbide-sistema batean aplikatu du. Metodologia hori balioztatzen den lehen ebaluazioetako bat izan da Ikerlanek gainditu duena, zeina Safexplain izeneko proiektu baten baitan garatu duten. Ez da produktu bat, ikerketa-erakusle bat baizik. Aitzitik, Ikerlanek argitu du aurrekari garrantzitsua dela etorkizunera begira, eta segurtasun-sistema kritikoetan adimen artifiziala txerta daitekeela erakusten duela.
Ikerketa zentroak urte asko daramatza segurtasun arloko teknologia-sistemak ikertzen, baina sistema horietan adimen artifiziala txertatzeak zailtasun handiak dakartza. Horren erakusle, egun ez dago AA integratutako duen segurtasun sistema ziurtaturik. Orain sistema horiek bete behar dituzten hainbat segurtasun estandar ezarri ditu Europak, eta Ikerlan izan da estandar horren prozedurekin betetzen duen metodologia sortzen eta berau ebaluatzen kontinenteko lehen ikerketa zentroetako bat.
Urrats erabakigarria
Euskal teknologia zentroko Javier Fernandez eta Lorea Belategi ikertzaileek parte hartu dute Safexplain proiektuan, eta azaldu dute urrats erabakigarria dela etorkizuneko industriarako prestatuta dagoen AA fidagarri eta ziurtagarria lortzeko. “Orain arte, AAren algoritmoen izaera ilun eta ez-deterministak zaildu egiten zuen haien erabilera segurtasuna negoziaezina den inguruneetan, hala nola, tren edo industria sektoreetan”, nabarmendu du Belategik.
Lorea Belategi (Ikerlan): “Lorpen honek paradigma aldaketa bat dakar, erakusten baitu AA ez dela zertan 'safety' sistemetatik kanpo geratu, eta modu kontrolatuan, gardenean eta egiaztagarrian integratu daitekeela”
Ikerlariaren aburuz, Exida bezalako erreferentziazko erakunde batek egindako auditoria independente bat gainditu izanak baieztatzen du Ikerlanek garatutako prozesuek integrazio horri berme guztiekin gauzatzeko aukera dagoela, eta AA duten sistemen etorkizuneko ziurtapenari “ateak irekitzen” dizkiela uste du.
“Lorpen honek paradigma aldaketa bat dakar, erakusten baitu AA ez dela zertan safety sistemetatik kanpo geratu, eta modu kontrolatuan, gardenean eta egiaztagarrian integratu daitekeela”, gehitu du.
Benetako sistema bat garatzeko bidean
Ikerlaneko metodologiarekin garatutako adimen artifizialeko teknologia gai da trenbidean ager daitezkeen oztopoak identifikatzeko, eta oztopoaren arabera, trena automatikoki galgatu, gelditu edo beharrezkoa den beste mugimenduren bat eginarazteko.
Metodologia ikerkuntzarako erabiltzen den demostradore baten bidez balioztatu dute. “Horri esker, batetik, prozesuaren etorkizuneko interakzioetarako egin daitezkeen hobekuntzak identifikatu ahal izan ditugu, eta, bestetik, benetako sistema bat garatzeko bideragarritasuna egiaztatu ahal izan dugu”, dio Belategik.
Adimen artifizialeko teknologia gai da trenbidean ager daitezkeen oztopoak identifikatzeko, eta oztopoaren arabera, trena automatikoki galgatu edo gelditzeko
AI-FSM (Funtional Safety Management) da, zehazki, garatu dute adimen artifizialeko sistema garatzeko metodologia. “AAren osagaiak modu seguruan osatzen dituzten sistema kritikoak garatzeko bizi-zikloa da. Bizi-ziklo honek garapen-prozesu osoan laguntzen duten gidak nahiz jarraibideak eskaintzen ditu. Jarraibide horiek etapa bakoitzean segurtasuna kontuan hartzen dela bermatzeko diseinatuta daude, indarrean dauden estandarrekin bat etorrita”, zehaztu du.
Trenbide eta beste eremu batzuetarako
Metodologia trenbideen segurtasuna sistemetan aplikatu badute ere, ikerlariek ez dute baztertzen beste sektore batzuetan ere erabili ahal izatea. “Definitu dugun AI-FSM metodologia segurtasun funtzionalaren IEC 61508 estandarrean oinarrituta dago, zeina sektore guztietako estandarra den”, argitu du Belategik.
Metodologiari esker, adimen artifizialaren potentziala aprobetxatuko da segurtasun funtzionalaren murrizketen ondorioz orain arte posible ez zen sistemetan. “Honek aukera ematen du konponbide eraginkorragoak, prediktiboagoak eta moldagarriagoak lortzeko hainbat arlotan, hala nola, trenbideko mantentze-lanetan, sistemen ikuskaritzan edo anomalien detekzio goiztiarrean”.
Metodologia honek aukera ematen du konponbide eraginkorragoak, prediktiboagoak eta moldagarriagoak lortzeko hainbat arlotan
Bestalde, ikuskatu eta baliozkotu daitezkeen metodologiak edukitzeak "konfiantza eta trazabilitatea" ematen ditu "garapenaren bizi-ziklo osoan", ikerlarien esanetan, eta horrek AAn oinarritutako produktuen etorkizuneko ziurtagiria errazten du. “Mugarri hau urrats erabakigarria da industria sektore kritikoetan adimen artifizialaren adopzio segurua bizkortzeko, berrikuntza eta merkatuak eskatzen dituen segurtasun bermeak uztartuta”, azaldu du.
Safexplain proiektua orain gutxi amaitu da, baina Ikerlanek garatutako metodologiak aurrera egingo duela espero du Belategik. EBk sustatutako Europe Horizon berrikuntza programaren baitan metodologia aztertzen jarraitzea aurreikusten du.