|
Klausykite šio straipsnio |
Universiteto mokslininkai sukūrė metodą, kaip padaryti robotus patikimesnius prisitaikant prie įvairaus lygio pažeidžiamumo. | Šaltinis: Adobe Stock
Tyrėjai iš Ročesterio universiteto, Džordžijos Technologijos ir Shenzen Dirbtinio intelekto ir robotikos instituto visuomenei pasiūlė naują metodą, kaip apsaugoti robotiką nuo pažeidžiamumo ir išlaikyti mažas pridėtines išlaidas.
Prognozuojama, kad 2025 metais keliuose išvažiuos milijonai savaeigių automobilių, o šiuo metu autonominiai bepiločiai orlaiviai generuoja milijardus metinių pardavimų. Visa tai vyksta, saugumas ir patikimumas yra svarbūs vartotojai, gamintojai ir reguliavimo institucijos.
Tačiau sistemos, skirtos apsaugoti autonominių mašinų techninę ir programinę įrangą nuo gedimų, atakų ir kitų gedimų, taip pat padidina išlaidas. Šios išlaidos atsiranda dėl eksploatacinių savybių, energijos suvartojimo, svorio ir puslaidininkinių lustų naudojimo.
Tyrėjai teigė, kad esamas kompromisas tarp papildomų išlaidų ir apsaugos nuo pažeidžiamumų yra dėl „visiems tinkančio“ požiūrio į apsaugą. Straipsnyje, paskelbtame m ACM ryšiaiautoriai pasiūlė naują metodą, kuris prisitaiko prie įvairaus lygio pažeidžiamumo autonominėse sistemose, kad būtų patikimesnės ir kontroliuojamos išlaidos.
Yuhao Zhu, Ročesterio universiteto Kompiuterių mokslų katedros docentas, sakė, kad vienas iš pavyzdžių – Tesla kiekvienoje transporto priemonėje naudoja du visiškai savarankiško vairavimo (FSD) lustus. Šis atleidimas suteikia apsaugą, jei sugestų pirmasis lustas, tačiau padvigubina automobilio lustų kainą.
Priešingai, Zhu teigė, kad jis ir jo mokiniai ėmėsi visapusiškesnio požiūrio, kad apsisaugotų nuo aparatinės ir programinės įrangos pažeidžiamumų ir išmintingiau paskirstytų apsaugą.
Tyrėjai kuria individualų požiūrį į automatizavimo apsaugą
Įvairių programinės ir techninės įrangos apsaugos metodų, skirtų atsparioms autonominėms mašinoms, projektavimo aplinka. | Šaltinis: ACM komunikacijos
„Pagrindinė idėja yra ta, kad skirtingoms sistemos dalims taikote skirtingas apsaugos strategijas“, – paaiškino Zhu. „Galite patobulinti metodą, pagrįstą būdingomis programinės ir aparatinės įrangos savybėmis. Turime sukurti skirtingas apsaugos strategijas, skirtas priekinei ir galinei programinės įrangos paketo daliai.
Pavyzdžiui, jis sakė, kad priekinė autonominės transporto priemonės programinės įrangos paketo dalis yra sutelkta į aplinkos jutimą naudojant tokius įrenginius kaip fotoaparatai ir „Lidar“, o užpakalinė dalis apdoroja šią informaciją, planuoja maršrutą ir siunčia komandas pavarai.
„Jūs neturite išleisti daug apsaugos biudžeto priekiniam galui, nes jis iš prigimties yra atsparus gedimams“, – sakė Zhu. „Tuo tarpu galinė dalis turi keletą būdingų apsaugos strategijų, tačiau ją labai svarbu apsaugoti, nes ji tiesiogiai susieja su mechaniniais transporto priemonės komponentais.
Zhu teigė, kad nebrangių apsaugos priemonių priekinėje dalyje pavyzdžiai apima programinės įrangos sprendimus, tokius kaip duomenų anomalijų filtravimas. Norint sukurti galingesnes apsaugos schemas galinėje dalyje, jis rekomendavo tokius metodus kaip patikros taškas, siekiant periodiškai išsaugoti visos mašinos būseną, arba pasirinktinai kurti svarbių modulių dublikatus mikroschemoje.
Be to, Zhu teigė, kad mokslininkai tikisi įveikti naujausių autonominių įrenginių programinės įrangos paketų, kurie yra labiau pagrįsti dirbtinio neuroninio tinklo dirbtinio intelekto, pažeidžiamumą, dažnai nuo galo iki galo.
„Kai kurie iš naujausių pavyzdžių yra vienas milžiniškas neuroninio tinklo giluminio mokymosi modelis, kuris naudoja jutimo įvestis, atlieka daugybę skaičiavimų, kurių niekas iki galo nesupranta, ir generuoja komandas pavarai“, – sakė Zhu. „Privalumas yra tas, kad tai labai pagerina vidutinį našumą, tačiau sugedus negalite tiksliai nustatyti konkretaus modulio gedimo. Tai pagerina bendrą atvejį, o blogiausią – dar blogesnį, kurį norime sušvelninti.
Tyrimą iš dalies palaikė Semiconductor Research Corp.
Registruokitės dabar.