Intel ha collaborato con Daedalean, una startup svizzera che crea soluzioni di apprendimento automatico per l’industria aeronautica. Il loro recente white paper presenta un progetto di riferimento per un’applicazione AI che funge da copilota mai distratto ed è certificabile, il che significa che soddisfa i test normativi. Con il rilascio di questo white paper, Daedalean e Intel sperano di fornire una guida ad altre aziende che desiderano integrare elettronica e applicazioni certificate con apprendimento automatico nei loro velivoli.
Debra Aubrey è Technical Product Marketing Manager presso Intel Corporation.
“L’industria aeronautica ha ancora bisogno del primo passo verso un futuro con apparecchiature computazionali incorporate multidirezionali: un’architettura di riferimento o un elenco specifico di requisiti per creare i giusti tipi di computer”, ha affermato. “Un’architettura di riferimento comprende requisiti normativi, software di basso e alto livello e soluzioni in silicio per applicazioni con apprendimento automatico. I regolatori devono rivedere un’architettura di riferimento per certificare che creerà un comportamento prevedibile e sicuro nel cielo.”
Daedalean ha lavorato su un algoritmo di apprendimento automatico e un’architettura di riferimento per un computer in grado di eseguirlo. Hanno testato l’architettura di riferimento nei laboratori e su velivoli in volo per sviluppare l’intelligenza situazionale, la capacità delle applicazioni apprese dalla macchina di prevedere e rispondere a eventi futuri. Per velocizzare il time-to-market delle aziende interessate alle loro applicazioni, Daedalean ha stretto una partnership con Intel, che fornisce il silicio per la produzione di queste applicazioni. Le due società hanno collaborato a un’architettura di riferimento che accelera il time-to-market, consentendo alle aziende di integrare più rapidamente i computer con apprendimento automatico nei loro cockpit.
Il white paper illustra l’architettura di riferimento per l’elettronica incorporata certificabile , comprese le sfide dell’applicazione della garanzia del software ai dispositivi ad apprendimento automatico, il sistema di consapevolezza visiva che utilizzano e il ruolo attuale e futuro dell’informatica integrata nel settore. Il rapporto esamina anche i requisiti software e hardware che garantiscono che i sistemi di aviazione siano sicuri ed efficaci.
Secondo una dichiarazione fornita da Intel e Daedalean, l’architettura di riferimento”può ridurre significativamente il time-to-market per le aziende interessate a incorporare ciò che hanno coniato l’intelligenza situazionale, la capacità non solo di comprendere e dare un senso all’ambiente e alla situazione attuali, ma anche di anticipare e reagire a una situazione futura, nella cabina di pilotaggio.”
Dr. Niels Haandbaek è Director of Engineering presso Daedalean.
“Questo è il primo documento in assoluto a presentare un esempio di lavoro reale e fornire una guida su come affrontare le sfide dell’implementazione dell’applicazione di machine learning in sistemi embedded idonei al volo in generale: come garantire che il sistema basato su ML possa soddisfare contemporaneamente i requisiti di calcolo, i requisiti di certificazione e le limitazioni di dimensioni, peso e potenza (SWaP). L’approccio descritto nel documento sta guidando la necessità dell’industria aeronautica di disporre di un computing integrato ad alte prestazioni”, ha affermato.
Questo white paper può contribuire a portare la potenza dell’IA nell’avionica. È il primo documento a presentare un esempio funzionante di un sistema di apprendimento automatico e a fornire indicazioni su come superare le sfide applicative. Le raccomandazioni e i risultati attuabili nel nuovo rapporto possono guidare il desiderio del settore per l’elaborazione integrata ad alte prestazioni. Questo fondamentale esempio del mondo reale ha il potenziale per coltivare una nuova ondata di applicazioni con apprendimento automatico aeronavigabili.
Puoi scaricare il white paper qui.