为基于机器学习的卫星野火检测与预警系统创建安全保证案例
机器学习
2022-11-10 v1 计算机与社会
摘要
野火在世界许多地区都是一个常见问题，常常带来灾难性后果。目前已建立了许多系统来提供野火早期预警，包括利用卫星数据探测火灾的系统。立方星等小型卫星的日益普及，使得通过在关注区域部署多卫星星座来缩短野火探测响应时间成为可能。通过使用星载机器学习组件，可以克服限制处理和回传至地面站数据量的瓶颈。野火预警系统存在相关危害，例如未能探测到野火的存在，或在错误位置探测到野火。因此，有必要为野火预警机器学习组件创建一个安全保证案例，以证明其足够安全可用。本文详细描述了如何为机器学习野火预警系统创建安全保证案例。这是首个针对机器学习组件的完全开发的安全案例，其中包含关于机器学习安全性的明确论证和证据。
引用
@article{arxiv.2211.04530,
title = {Creating a Safety Assurance Case for an ML Satellite-Based Wildfire Detection and Alert System},
author = {Richard Hawkins and Chiara Picardi and Lucy Donnell and Murray Ireland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04530},
year = {2022}
}