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使用人工智能预测设备故障
诸如制造，能源，运输和医疗保健等行业在很大程度上依赖于复杂的机械，并且其操作中的任何干扰都会对整个供应链产生级联的影响。传统维护策略通常在解决设备故障的动态性质时通常不足以解决设备的动态性质，这会导致在降低设备的范围，而在降低设备的情况下，它会导致降低设备的范围，而在降低设备时，它会导致降落，而降低了降低的设备，该设备降低了降低的范围，该设备降低了降低的范围。风险和增加的维修费用。基于时时间的维护仪，涉及以预定的间隔进行维护，而无论实际设备状况如何导致不必要的维护成本和潜在的设备故障，如果间隔未最佳设置。所有这些方法都缺乏预测失败的能力并根据实际设备条件进行优化维护时间表（Nguyen等人，2022年）。在本文中，我们探讨了AI在预测各个行业的设备故障中的作用，评估对各种AI和机器学习技术在失败预测中的挑战，讨论AI的各种AI和机器学习技术的有效性失败预测。
理解和避免人工智能故障：实用指南
就目前的人工智能技术而言，人工智能造成的危害仅限于我们直接控制的权力。正如 [59] 中所说，“对于狭义人工智能，安全故障的重要性与一般网络安全同等重要，但对于 AGI 而言，情况则截然不同。” 尽管 AGI（通用人工智能）仍然遥不可及，但人工智能灾难的性质在过去二十年中已经发生了变化。自动化系统现在不仅会孤立地发生故障，而且还会实时与人类和彼此交互。这种转变使传统的系统分析更加困难，因为人工智能比以前的软件更具复杂性和自主性。针对此问题，我们分析了历史上与复杂控制系统相关的风险是如何管理的，以及当代人工智能故障的模式以及任何人工智能系统的运行会产生哪些类型的风险。我们基于传统系统分析和开放系统理论以及人工智能安全原则，提出了一个分析人工智能系统的框架，以便在它们无法理解它们如何改变其所嵌入系统的风险格局之前对其进行分析。最后，我们根据人工智能系统的属性提出了应采取的建议措施。我们给出了来自不同领域的几个案例研究，作为如何使用该框架和解释其结果的示例。
测试样本大小和确定测试失败（...
依靠 ENERGY STAR 标签做出购买决定的消费者希望他们购买的产品符合 ENERGY STAR 要求。EPA 已制定计划测试要求以满足消费者的期望，并确保合格型号的所有产品（无论制造和测试差异如何）都符合 ENERGY STAR 性能要求。对于目前受联邦测试方法约束的某些产品类别，ENERGY STAR 规范允许进行符合这些测试要求的测试，这些测试要求要求测试由不少于两个产品组成的样本，并使用统计方法确定每个基本型号的认证等级。认识到资格认证样本量方法的这种差异，EPA 和 DOE 要求对产品进行验证测试，测试方式与资格认证测试方式一致，使用以下方法之一：
Snowy 2.0项目的环境合规性失败
2024年4月12日简介在Kosciuszko国家公园（KNP）建造大量的雪地2.0泵送水力项目，这是一种具有国际保护意义的高山景观，并且对环境损害极为敏感。该项目在2020年获得了新南威尔士州和联邦政府的批准。Snowy Hydro Limited及其承包商必须确保项目的环境影响不超过新南威尔士州规划部长，《环境规划和评估法》和《环境保护和生物多样性保护（EPBC）法案》中的新南威尔士州计划部长，《环境规划和环境部长》的规划批准范围。其中包括122条批准和污染许可条件。对合规性的监督涉及计划，住房和基础设施部（DPHI），环境保护局（EPA）以及国家公园与野生动物服务局（NPWS）的常规现场检查以及一系列独立的环境审计（IEA）。没有公众进入建筑工地，因此没有机会让社区观察到对国家公园的影响。尽管如此，现在有大量证据表明，在这种环境敏感的地点，雪地水电及其承包商的批准和社区期望的状况不足。此信息已从：
理解和避免人工智能故障：实用指南。
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预测水管故障的人工智能
• VODA.ai 将所有故障中的 50% 正确放置在按故障可能性 (LoF) 排序的前 1% 管道中 • 在前 1% 中正确识别的管道中，86% 的管道之前没有发生过故障
使用 AI Playbook 规划自然语言处理故障
原型化 AI 用户体验具有挑战性，部分原因是概率 AI 模型使得在部署之前预测、测试和缓解 AI 故障变得困难。在这项工作中，我们着手为早期 AI 原型设计的从业者提供支持，重点关注基于自然语言 (NL) 的技术。我们对一家大型科技公司的 12 名 NL 从业者的采访表明，除了 AI 原型设计的挑战之外，由于缺乏工具和时间紧迫，原型设计通常根本不发生或仅关注理想化的场景。这些发现为我们设计 AI Playbook 提供了参考，AI Playbook 是一种交互式低成本工具，我们开发该工具是为了鼓励在部署之前主动和系统地考虑 AI 错误。我们对 AI Playbook 的评估表明，它有潜力 1) 鼓励产品团队优先考虑理想和故障场景，2) 从用户体验的角度标准化 AI 故障的表达，3) 充当用户体验设计师、数据科学家和工程师之间的边界对象。
无人机控制系统故障模型...
在过去的几十年中，无人机的运行次数有所增加。起初，无人机主要用于军事目的。如今，许多不同类型的无人机 (UAV) 执行的任务对于民用空域的载人飞机来说过于枯燥、肮脏或危险。阻碍无人机在民用领域普及的主要问题是无人机系统 (UAS) 与空中交通管理系统的集成以及 UAS 的安全性。对于载人航空，有许多不同的法规迫使制造商和运营商提高飞机的安全性和可靠性。当时，没有针对无人机系统的此类法规。不同的来源显示了当前的无人系统有多危险。一些报告显示，无人机事故发生率约为每 100,000 飞行小时 32 起，是商用班轮飞机事故发生率的 3,200 倍（国防科学委员会研究，2004 年）。这些数字表明，在无人系统的安全领域还有很多工作要做。世界各地的各种机构现在都专注于 UAS 使用的安全方面（Loh 等人，2006 年、2009 年；Uhlig 等人，2006 年；Lin 等人，2014 年）。研究人员试图说服制造商，必须从开发过程一开始就考虑安全性，并且不必大幅增加系统成本。基于 COTS 元素和子系统的设计尤其危险。众所周知，复杂系统的整体安全性取决于每个元素的安全性。但是，有办法确保单个元素或子系统的故障不会导致事故。无人机的安全性取决于几个不可预测的因素，例如飞机内部和外部的敌对行动。发生故障时，最重要的措施必须是保持飞机的可控性。无人机主要使用自动驾驶仪进行飞行。自动飞行控制系统设计用于正常运行，当出现不可预测的故障时，可能无法做出足够有效的反应。在发生不可预测的故障时确保安全的一种方法是重新配置飞行控制系统 (Kozak et al ., 2014)，这将使控制系统具有容错能力并确保在发生故障时飞机的可控性。
航空安全管理失败的组织因素
4.1 合理选择研究方法和途径 49 4.2 话语分析 50 4.3 生成数据 51 4.3.1 书面话语 52 4.3.2 口头话语 54 4.3.3 开展首次实地工作 54 4.4 数据分析 55 4.4.1 操作框架 55 4.4.2 管理收集到的信息 57 4.4.3 编码结构的开发 57 4.4.3.1 编码 58 4.4.3.2 分类、整合主题和解释数据 59 4.4.4 收集到的数据分析 59 4.4.4.1 对 2000 年和 2004 年国际民航组织审计报告的分析 62 4.4.4.2 2007 年和 2009 年国际民航组织 CSA 审计 64 4.4.4.3 NTSC 调查报告分析 66 4.4.4.4 媒体文章分析 72 4.5 修订模型 78 4.5.1 从第一次实地工作研究中得出的发现 78 4.5.2 阐述假设 82 4.5.3 构建访谈问题 83 4.6 总结 84
附表 2：IRC 401(a) 计划的非修正人失败
（对于未及时修改计划的每项法定监管或其他要求，列出每一项，并指定累积清单的年份，包括对 IRS 通知的引用、适用周期和适用周期的要求采用日期。根据需要附加其他页面。将附件标记为“表格 14568-B 的第 IB 部分，故障识别，累积清单要求的更改”，并在每页顶部包含计划名称、申请人的 EIN 和计划编号。）