DO-178 Compliance Considerations for Artificial Intelligent Software
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
The integration of Artificial Intelligence (AI) in safety-critical aerospace systems has introduced new challenges in ensuring compliance with regulatory standards. DO-178C, the de facto standard for software development in the aerospace industry, provides guidelines for the development of safety-critical software. However, its applicability to AI software is not straightforward. This paper discusses the DO-178C compliance considerations for AI software, highlighting the unique challenges and opportunities presented by AI. We examine the following key aspects: 1) Software Requirements, the need for clear, concise, and unambiguous requirements for AI software, and how to ensure that these requirements are properly validated and verified; 2) Software Design, the implications of AI software design on DO-178C compliance, including the use of machine learning algorithms, neural networks, and training data; 3) Software Verification, the use of testing, validation, and formal methods to ensure that the software meets its requirements; and 4) Software Configuration Management, the importance of software configuration management in ensuring the integrity and traceability of AI software, and how to implement these practices in a DO-178C compliant manner. DO-178C compliance is essential for ensuring the safety and reliability of AI software in safety-critical aerospace systems. By understanding the unique challenges and opportunities presented by AI, developers can ensure that their software meets the requirements of DO-178C, and that it is safe, reliable, and effective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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