XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMLEAP
MLEAP最终报告 - 执行摘要-EASA
由欧盟资助。但是，所表达的观点和观点仅是作者的观点，不一定反映欧盟或欧盟航空安全局（EASA）的观点。欧洲联盟和EASA都不能对他们负责。这种可交付的外部组织已经为EASA实施了easa，并表达了组织可交付的组织的意见。是出于信息目的提供的。因此，不应将其作为陈述，作为任何形式的保修，代表，承诺，合同或其他对EASA具有约束力的承诺。本材料中所有版权和其他知识产权的所有权，包括任何文档，数据和技术信息，都归属于欧盟航空安全局。所有徽标，版权，商标和注册商标都可能包含在其各自所有者的财产中。对于不符合EASA版权的照片或其他材料的使用或再现，必须直接从版权所有者那里寻求许可。提供了不属于财团的所有图像，结果，模型和说明性示例，均提及专有公共资源。全部或部分地允许复制该可交付。可以在EASA MLEAP网页上下载完整报告。批准者：作者审稿人管理部可交付的号码和标题：MLEAP最终报告 - 执行摘要合同编号：EASA.2021.C38，MLEAP承包商 /作者：AirBus Protect，LNE，NUMALIS IPR所有者：欧盟航空安全机构分发：公开这是MLEAP最终报告的执行摘要。
机器学习申请批准（MLEAP）最终报告
人工智能（AI）正在变得无处不在，许多工业领域，包括航空，旨在利用其提高绩效的承诺。当代AI最壮观的进步来自机器学习（ML）和深度学习（DL）。这些技术从相应的数据中提取并学习给定任务的行为模式。后者包括目标域和应用程序操作上下文的一组样本。但是，相同的学习过程可能会使包括这些模块在内的系统中更难在关键情况下受到信任。因此，需要开发更充分的方法来建立这种信任。在航空领域中，欧盟航空安全局（EASA）于2020年2月发布了其人工智能路线图，其次是第一张主要可交付纸，这是“ 2021年12月1级机器学习应用程序的第一个可用指南”。后者最近已更新到2024年3月出版的EASA人工智能概念论文第2期，以涵盖2级AI应用程序。它完善了1级AI应用的指南，并扩展了对几个概念的探索，例如学习保证，解释性和基于道德的评估。这个新问题为开发和部署2级基于AI的系统提供了全面的指导，该系统涉及人类AI团队的应用程序，包括AI系统自动根据人类监督做出决策的合作和协作行动。EASA AI概念论文的这些不同版本为ML申请批准的EASA指南的基础。他们设定了几个领域，需要进一步研究以确定定义的AI可信度目标中有效且可行的合规手段。因此，已更新了学习保证的框架，即W形学习过程。此过程是机器学习应用程序批准（MLEAP）项目的参考，该项目旨在为方法和工具提供一组建议，以实现分配给系统ML组件的不同要求。