Valutazione dell’Incertezza: Analisi del comportamento dei modelli in condizioni di incertezza, inclusa la valutazione della confidenza delle predizioni, delle modalità di fallimento e della sensibilità a dati rumorosi, incompleti o fuori distribuzione.
Valutazione di Controllo e Stabilità: Analisi di modelli AI integrati in sistemi dinamici o autonomi, verificando che gli output siano compatibili con requisiti di controllo, vincoli di stabilità e limiti di funzionamento sicuro.
Valutazione del Safe Learning e dei Vincoli Operativi: Verifica che i componenti AI rispettino requisiti di sicurezza e vincoli operativi specifici dell’applicazione, in particolare nei contesti industriale, robotico, automotive o aerospaziale.
Valore Chiave: Supportare le organizzazioni nell’identificazione e mitigazione dei rischi associati al deployment di modelli AI in sistemi critici, aumentando la fiducia nella loro affidabilità, stabilità e sicurezza operativa in condizioni reali.
Esempi Pratici
Gli ambienti automatizzati richiedono sistemi in grado di gestire l’imprevedibilità del mondo reale.
Questo servizio facilita, tra le altre attività:
- Analisi dell’Incertezza in Tempo Reale: Sviluppo di modelli che misurano istantaneamente la confidenza delle previsioni per adattare il comportamento della macchina.
- Implementazione di Strategie Stabili: Deployment di strategie di controllo avanzate per mantenere operazioni costanti anche in presenza di dati dei sensori rumorosi o incompleti.
- Applicazione di Vincoli di Sicurezza: Creazione di loop di “safe learning” che garantiscano che i macchinari autonomi rispettino i limiti fisici e i requisiti di sicurezza specifici dell’applicazione.
Case Study: Un’azienda del settore manifatturiero implementa un sistema con IA per una linea di produzione automatizzata. Il servizio supporta lo sviluppo di modelli che quantificano l’incertezza in tempo reale e implementa strategie di controllo che assicurano che il sistema rispetti i vincoli di sicurezza, riducendo i rischi di guasto.
