НАДЕЖНОСТЬ

В данной статье мы анализируем различные технические решения для автономного вождения. В зависимости от роли автономной системы для нее могут потребоваться различные уровни полноты безопасности. Мы рассматриваем три основные архитектуры. Первая – это просто система поддержки, не требующая уровня полноты, а только базовую полноту. Вторая – простая замена машиниста один к одному, что соответствует уровню SIL 1, вплоть до SIL 2. Третья архитектура – интеграция функций АТО в систему защиты безопасного поезда, что соответствует требованиям SIL 4.

Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.