Intel ha colaborado con Daedalean, una startup suiza que crea soluciones de aprendizaje automático para la industria de la aviación. Su informe técnico reciente presenta un diseño de referencia para una aplicación de IA que actúa como un copiloto que nunca se distrae y es certificable, lo que significa que cumple con las pruebas reglamentarias. Con la publicación de este informe técnico, Daedalean e Intel esperan brindar orientación a otras empresas que buscan integrar aplicaciones y dispositivos electrónicos de aprendizaje automático certificables en sus aeronaves.
Debra Aubrey es gerente de marketing de productos técnicos en Intel Corporation.
“La industria de la aviación aún necesita el primer paso hacia un futuro con equipos computacionales integrados multidireccionales: una arquitectura de referencia o una lista específica de requisitos para crear los tipos correctos de computadoras”, dijo. “Una arquitectura de referencia abarca requisitos reglamentarios, software de bajo y alto nivel y soluciones de silicio para aplicaciones de aprendizaje automático. Los reguladores deben revisar una arquitectura de referencia para certificar que creará un comportamiento predecible y seguro en el cielo”.
Daedalean ha estado trabajando en un algoritmo de aprendizaje automático y una arquitectura de referencia para una computadora capaz de ejecutarlo. Probaron la arquitectura de referencia en laboratorios y en aviones en vuelo para desarrollar inteligencia situacional, la capacidad de las aplicaciones de aprendizaje automático para predecir y responder a eventos futuros. Para acelerar el tiempo de comercialización para las empresas interesadas en sus aplicaciones, Daedalean se asoció con Intel, que proporciona silicio para fabricar estas aplicaciones. Las dos empresas colaboraron en una arquitectura de referencia que acelera el tiempo de comercialización, lo que permite a las empresas integrar computadoras con aprendizaje automático en sus cabinas más rápido.
El libro blanco establece la arquitectura de referencia para la electrónica integrada certificable, incluidos los desafíos de aplicar la garantía de software a los dispositivos con aprendizaje automático, el sistema de conciencia visual que utilizan y el papel actual y futuro de la informática integrada en la industria. El informe también analiza los requisitos de software y hardware que garantizan que los sistemas de aviación sean seguros y efectivos.
Según una declaración proporcionada por Intel y Daedalean, la arquitectura de referencia “puede reducir significativamente el tiempo de comercialización para las empresas interesadas en incorporar lo que han acuñado inteligencia situacional: la capacidad no solo de comprender y dar sentido al entorno y la situación actual, sino también también anticipar y reaccionar ante una situación futura, en la cabina”.
Dr. Niels Haandbaek es Director de Ingeniería en Daedalean.
“Este es el primer documento que presenta un ejemplo de trabajo del mundo real y brinda orientación sobre cómo abordar los desafíos de implementar la aplicación de aprendizaje automático en sistemas integrados de aeronavegabilidad en general: cómo garantizar que su sistema basado en ML pueda cumplir con los requisitos computacionales. requisitos, requisitos de certificación y las limitaciones de tamaño, peso y potencia (SWaP) al mismo tiempo. El enfoque descrito en el documento está impulsando la necesidad de la industria de la aviación de computación integrada de alto rendimiento”, dijo.
Este libro blanco puede ayudar a llevar el poder de la IA a la aviónica. Es el primer documento que presenta un ejemplo de trabajo de un sistema de aprendizaje automático y brinda orientación sobre cómo superar los desafíos de la aplicación. Las recomendaciones prácticas y los hallazgos del nuevo informe pueden impulsar el deseo de la industria de computación integrada de alto rendimiento. Este ejemplo fundamental del mundo real tiene el potencial de cultivar una nueva ola de aplicaciones de aprendizaje automático en condiciones de aeronavegabilidad.
Puede descargar el libro blanco aquí.