PICASSOS – Practical Applications of Automated Formal Methods to Safety Related Automotive Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">PICASSOS was a UK government funded programme to improve the ability of automotive supply chains to develop complex software-intensive systems with high safety assurance and at an acceptable cost. This was executed by a consortium of three universities and five companies including an automotive OEM and suppliers. Three major elements of the PICASSOS project were: use of automated model based verification technology utilising formal methods; application of this technology in the context of ISO 26262; and evaluation to measure the impact of this approach to inform key management decisions on the costs, benefits and risks of applying this technology on live projects. The project spanned system level design and software development. This was achieved by using a unified model based process incorporating SysML at the system level and using Simulink and Stateflow auto-coded into C at the software level. An ISO 26262 compliant development process based on those already used by the commercial partners was used as a baseline, and a modified process using formal methods was developed. Tools that are commercially available were used wherever possible, and technology demonstrators were generated within the programme for enhancement and eventual commercial sale subsequently. A number of trials were undertaken comparing these two processes during simulated development of Electric Vehicle based systems. The paper includes the results of one of the trials, showing that the formal methods-based approach found errors that were missed by a standard model-verification process at software unit level and showing how it can do so with reduced effort.</div></div>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle