Regulating Artificial Intelligence for CANDU Software Qualifications
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
This paper examines the inadequacies in qualifying Artificial Intelligence (AI) software for the Canadian nuclear energy sector. The nuclear energy sector is a high-risk environment with strict regulations to ensure safety. Despite the rising popularity of new technologies like AI, a compliance assessment would be needed against nuclear qualification procedures. First, the paper analyzes the existing regulatory framework within the Canadian nuclear sector. This analysis reveals potential gaps that traditional software qualification methods fail to address when applied to AI. The risks of AI, primarily linked to the complexity and opacity of decision-making processes, show the need for a new approach to AI regulation in nuclear. Next, a review of the Canadian regulatory framework focusing on the Canadian Standards Association (CSA) N290.14 with case studies of qualifying commercial software is presented to showcase the software qualification lifecycle. Through these detailed case studies, gaps are identified when applying the software qualifications methods to AI software. The paper presents three proposed methodologies for future AI qualification: model interpretability, feature importance, and data variety. These methodologies are investigated in order to improve the transparency, reliability, and safety of AI applications in high-risk contexts such as nuclear power plants. Finally, the paper proposes incorporating these three methodologies of evaluating AI complexity and reliability into the software qualification framework to significantly mitigate the risks and support safe deployment and operations of AI based software in the nuclear sector.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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