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安全应用中AI算法的可靠性
摘要：在各个领域，包括自动驾驶汽车，医疗诊断，工业自动化和航空航天系统在内的人工智能（AI）算法与安全至关重要的应用的整合变得越来越普遍。这些应用在很大程度上依赖于AI来做出直接影响人类安全，经济稳定和运营效率的决策。鉴于这些任务的批判性质，必须严格评估AI算法的可靠性，以确保它们在所有条件下始终如一地执行。可靠性是指在定义的操作条件下在特定时期内在特定时期内在没有失败的情况下发挥作用的能力。在安全至关重要的域中，即使在AI决策中遇到的小错误或不一致之处也可能导致灾难性的结果，例如涉及自动驾驶汽车的交通事故，不正确的医疗诊断，导致不正确的治疗方法，或者导致工业过程中的失败，可能导致昂贵的停机时间甚至人类的伤亡。在这些领域中，AI技术的复杂性和部署的日益增长强调了迫切需要对AI可靠性进行全面理解和评估。本文提供了对设计注意事项和方法的详细分析，以增强AI算法的可靠性。讨论开始于探索AI系统中可靠性的基本原则，重点是理论和实际观点。我们研究影响可靠性的关键因素，包括数据质量，算法鲁棒性，模型解释性和系统集成。然后，本文深入研究了各种可靠性评估技术，例如容错机制，错误检测和校正方法，冗余性和验证过程。为了对AI的可靠性有更深入的了解，我们介绍了量化可靠性指标的数学模型和统计评估技术。例如，介绍了使用指数分布，蒙特卡洛模拟进行概率可靠性分析的可靠性建模以及使用Jacobian矩阵的错误传播研究。我们还探讨了机器学习特定的可靠性指标的使用，例如接收器操作特征（ROC）分析中的曲线（AUC）领域（AUC），这有助于评估AI在关键决策环境中的性能。此外，本文解决了确保AI可靠性的当前挑战和局限性，包括计算复杂性，道德考虑和法规合规性问题。我们强调了开发AI模型的困难，这些AI模型可以在各种现实世界中保持其可靠性。偏见的潜力，AI决策中缺乏透明度以及解释复杂AI模型的困难也带来了重大障碍，需要解决以提高可靠性。本文讨论的发现和方法旨在更深入地了解AI可靠性的复杂景观，为研究人员，从业人员和决策者提供了一个框架，以开发更安全，更可靠的AI系统，这些系统可以信任在安全环境中运行的安全性。关键字：可靠性，AI算法，安全性，申请
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
Sandhya Annamaneni博士M.Sc，博士，AFTAS助理...
帖子M.Sc。 放射学物理学文凭 - I：辐射物理和放射学数学单元 - I核物理学和X射线发电机16讲座的放射性 - Alpha，Beta和Gamma Rays的一般特性 - 连续变换的放射性定律 - 自然放射性系列 - 放射性平衡 - 放射性平衡。 alpha射线光谱 - β射线光谱 - β衰减理论 - 伽玛发射 - 电子捕获 - 内部转换 - 核异构主义 - 人工放射性 - 核横截面 - 裂变和反应堆的基本思想 - 融合。 Discovery - Production - Properties of X-rays - Characteristics and continuous spectra Design of hot cathode X-ray tube - Basic requirements of medical diagnostic, therapeutic and industrial radiographic tubes - Rotating anode tubes - Hooded anode tubes - Industrial X-ray tubes - X-ray tubes for crystallography - Rating of tubes - Safety devices in X-ray tubes - X-Ray proof and shockproof管 - X射线管的绝缘和冷却 - 移动和牙科单元 - X射线管中的故障 - 加载的限制。 单元-II概率，统计和错误11概率 - 概率，条件概率，人群，变体，收集，制表和图形表示数据的概率和乘法定律。 统计分布频率分布，中心趋势，算术平均值，算术平均值，中位数，模式，几何平均值，谐波平均值，分散，标准偏差，均值平方偏差，标准误差和方差，矩，矩，矩，偏度和毛发病的基本思想。帖子M.Sc。放射学物理学文凭 - I：辐射物理和放射学数学单元 - I核物理学和X射线发电机16讲座的放射性 - Alpha，Beta和Gamma Rays的一般特性 - 连续变换的放射性定律 - 自然放射性系列 - 放射性平衡 - 放射性平衡。alpha射线光谱 - β射线光谱 - β衰减理论 - 伽玛发射 - 电子捕获 - 内部转换 - 核异构主义 - 人工放射性 - 核横截面 - 裂变和反应堆的基本思想 - 融合。Discovery - Production - Properties of X-rays - Characteristics and continuous spectra Design of hot cathode X-ray tube - Basic requirements of medical diagnostic, therapeutic and industrial radiographic tubes - Rotating anode tubes - Hooded anode tubes - Industrial X-ray tubes - X-ray tubes for crystallography - Rating of tubes - Safety devices in X-ray tubes - X-Ray proof and shockproof管 - X射线管的绝缘和冷却 - 移动和牙科单元 - X射线管中的故障 - 加载的限制。单元-II概率，统计和错误11概率 - 概率，条件概率，人群，变体，收集，制表和图形表示数据的概率和乘法定律。统计分布频率分布，中心趋势，算术平均值，算术平均值，中位数，模式，几何平均值，谐波平均值，分散，标准偏差，均值平方偏差，标准误差和方差，矩，矩，矩，偏度和毛发病的基本思想。应用于辐射检测 - 不确定性计算，错误传播，背景和样本之间的时间分布，最小可检测到的极限。二项式分布，泊松分布，高斯分布，指数分布，正常变体的添加特性，置信度限制，双变量分布，相关和回归，卡方分布，T分布，F分布，F分布。