- 自動車産業では、AIが広範囲に活用されており、ISO 26262、ASIL A-D、AEC-Q100などの標準に準拠しているが、これらの標準外の技術も多数存在している。
- 自動車内の様々なアプリケーションでAIが使用されており、安全対策のためには様々なAIアルゴリズムやAIグラフが使用されている。
- 自動車におけるAI開発と展開のペースは速いが、実際の作業負荷下でアルゴリズムをトレーニングする必要があり、推論チップやアクセラレータの種類によって大きく異なる。
- 存在する標準は広範囲であり、ISO 21434などがセマイコン企業に影響を与えている。AIに関連するセキュリティ要件を確認し、証拠を提供する必要がある。
- AIを自動車の安全性と信頼性に導入する際の考慮事項には、安全性が重要であり、リスク評価が不可欠である。
- ISO 26262などの既存の標準はAI技術を十分に考慮しておらず、AIシステムの安全性を確保するための手法や技術を開発するためにいくつかの新しい取り組みが行われている。
考察：自動車産業におけるAIの導入は急速に進んでおり、標準化が課題となっている。安全性や信頼性を確保するためには、様々なアプリケーションごとに機能を分解し、適切な安全性インテグリティレベルを決定する必要がある。自動車産業は今後、AIの新技術を適切に市場に導入するために、標準化や安全性に関する取り組みをさらに強化していく必要があるでしょう。
元記事: https://semiengineering.com/the-uncertainty-of-certifying-ai-for-automotive/