elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

From the Concept of Operations towards an Operational Design Domain for safe AI in Aviation

Stefani, Thomas und Anilkumar Girija, Akshay und Mut, Ryan und Hallerbach, Sven und Krüger, Thomas (2023) From the Concept of Operations towards an Operational Design Domain for safe AI in Aviation. Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. DLRK 2023, 2023-09-19 - 2023-09-21, Stuttgart. (im Druck)

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
4MB

Kurzfassung

In the project RESILIENZ at the German Aerospace Center, a systematic approach for combining operational scenarios from Concept of Operations (ConOps) to capture specific operational ranges and limitations, is investigated. Based on an exemplary aviation use case - collision avoidance -, the corresponding ConOps is defined and used as a basis to derive the Operational Design Domain (ODD). Since ODD is one of the pillars for developing safe AI-based systems this enables meeting high-level system requirements and in the future resilience for failure tolerant AI systems. In this paper, a model-based system engineering framework is introduced in which scenarios are generated from the ConOps description in a highly automated way. In total 50 scenarios were generated and evaluated. This dataset of the operational scenario can be used for testing the initial ODD coverage. The framework in this paper ensures a systematic and highly automated approach from describing the ConOps towards deriving and testing an ODD in the aviation domain.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/197957/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:From the Concept of Operations towards an Operational Design Domain for safe AI in Aviation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stefani, ThomasThomas.Stefani (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7352-0590NICHT SPEZIFIZIERT
Anilkumar Girija, Akshayakshay.anilkumargirija (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4384-9739NICHT SPEZIFIZIERT
Mut, Ryanryan.mut (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hallerbach, Svensven.hallerbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krüger, Thomasthomas.krueger (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Verlag:Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.
Status:im Druck
Stichwörter:AI Systems Engineering, Operational Design Domain, Scenario Generation, Scenario-based Testing
Veranstaltungstitel:DLRK 2023
Veranstaltungsort:Stuttgart
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:19 September 2023
Veranstaltungsende:21 September 2023
Veranstalter :DGLR
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Synergieprojekt Resilienz intelligenter Cyber-Physical Systems of Systems
Standort: Ulm
Institute & Einrichtungen:Institut für KI-Sicherheit
Hinterlegt von: Stefani, Thomas
Hinterlegt am:13 Okt 2023 10:06
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:58

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.