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Un système de test trouve des milliers d’erreurs qui pourraient se produire dans les logiciels de voiture autonome

De plus en plus de systèmes informatiques dans le monde intègrent des réseaux neuronaux et des systèmes pilotés par l’intelligence artificielle. Ces systèmes peuvent ainsi apprendre seuls. Cela a suscité quelques inquiétudes, en particulier dans les domaines où la sécurité est essentielle. Ces systèmes sont des ’boites noires’ avec leur fonctionnement interne et on sait pas à quel moment et dans quelle circonstance des erreurs peuvent se produire.
Une équipe de recherche de l’université de Lehigh en Pennsylvanie et de l’université de Columbia à New York a créé un logiciel de test pour les systèmes d’apprentissage en profondeur (deep learning). Le logiciel, appelé DeepXplore, examine la logique de décision et les comportements d’un réseau neuronal pour savoir ce qu’il fait. Ils ont pour cela établi un test à partir des données de véhicules autonomes, de données de malware Android et PDF, et de données d’images. Ils ont alimenté un réseau de neurones à partir de ces jeux de données et les résultats ont montré des milliers de comportements anormaux. Les détails du logiciel de test sont décrits dans un rapport.

Lien : http://www.techradar.com/news/test-system-finds-thousands-of-errors-in-driverless-car-software-waiting-to-happen
Rubrique : Veille
Adresse simplifiée : http://www.predim.org/spip.php?article6656
Publié le : 26-10-2017
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