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Formulando un Marco de Ingeniería para la Certificación Futura de IA en Aviación

Autores: Christensen, Johann Maximilian; Stefani, Thomas; Anilkumar Girija, Akshay; Hoemann, Elena; Vogt, Andrea; Werbilo, Viktor; Durak, Umut; Köster, Frank; Krüger, Thomas; Hallerbach, Sven

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Formulando un Marco de Ingeniería para la Certificación Futura de IA en Aviación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Aumento continuo
Inteligencia artificial
Sistemas basados en IA
Proceso en forma de W
Enfoque DevOps
Marco de ingeniería de IA

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se puede esperar un aumento continuo en las funciones basadas en inteligencia artificial (IA) para los sistemas de aviación futuros, lo que plantea desafíos significativos para los procesos de desarrollo tradicionales. Los marcos de ingeniería de sistemas establecidos, como el modelo en V, no abordan adecuadamente los nuevos desafíos asociados con los sistemas basados en IA. En consecuencia, la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA) introdujo el proceso en W, una mejora del modelo en V, para establecer un marco regulatorio para los nuevos desafíos de la ingeniería de IA. En contraste, el enfoque ágil de Desarrollo y Operaciones (DevOps), ampliamente adoptado en el desarrollo de software, promueve un proceso de desarrollo iterativo sin fin. Este artículo propone un concepto novedoso que integra aspectos de DevOps en el proceso en W para crear un marco de ingeniería de IA adecuado para aplicaciones específicas de aviación. Además, se basa en ideas y métodos probados utilizando esfuerzos de ingeniería de IA de otros dominios. La extensión propuesta del proceso en W, compatible con las estandarizaciones en curso del Grupo de Trabajo de Estandarización G34/WG-114, un esfuerzo conjunto entre EUROCAE y SAE, aborda la necesidad de un proceso de desarrollo riguroso para sistemas basados en IA, al tiempo que reconoce sus limitaciones y su potencial para futuros avances. El marco propuesto permite una reevaluación del componente de IA/ML basado en información operativa, lo que permite mejorar las capacidades del sistema con cada iteración.

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