Robotics in Australia have a long history of conforming with safety standards and risk managed practices. This chapter articulates the current state of trust and safety in robotics including society's expectations, safety management systems and system safety as well as emerging issues and methods for ensuring safety in increasingly autonomous robotics. The future of trust and safety will combine standards with iterative, adaptive and responsive regulatory and assurance methods for diverse applications of robotics, autonomous systems and artificial intelligence (RAS-AI). Robotics will need novel technical and social approaches to achieve assurance, particularly for game-changing innovations. The ability for users to easily update algorithms and software, which alters the performance of a system, implies that traditional machine assurance performed prior to deployment or sale, will no longer be viable. Moreover, the high frequency of updates implies that traditional certification that requires substantial time will no longer be practical. To alleviate these difficulties, automation of assurance will likely be needed; something like 'ASsurance-as-a-Service' (ASaaS), where APIs constantly ping RAS-AI to ensure abidance with various rules, frameworks and behavioural expectations. There are exceptions to this, such as in contested or communications denied environments, or in underground or undersea mining; and these systems need their own risk assessments and limitations imposed. Indeed, self-monitors are already operating within some systems. To ensure safe operations of future robotics systems, Australia needs to invest in RAS-AI assurance research, stakeholder engagement and continued development and refinement of robust frameworks, methods, guidelines and policy in order to educate and prepare its technology developers, certifiers, and general population.


翻译:澳大利亚的机器人在遵守安全标准和风险管理做法方面有着悠久的历史。本章阐述了目前对机器人的信任和安全状况,包括社会的期望、安全管理系统和系统安全,以及确保日益自主的机器人安全的新出现问题和方法。信任和安全的未来将结合各种标准以及机器人、自主系统和人工智能(RAS-AI)的多种应用的迭代、适应性和反应性监管和保证方法。机器人将需要新的技术和社会方法来实现保证,特别是改变游戏技术的革新。用户容易更新算法和软件的能力,这改变了系统的业绩,意味着在部署或销售之前进行的传统机器保证将不再可行。此外,频繁更新意味着传统的认证将不再需要大量时间。为了缓解这些困难,保证的自动化可能是必要的;比如“自我观察服务系统”(ASaaS),在这个系统里,API不断的动态和S-AI,以确保各种规则、框架和行为上的改进,意味着在部署或销售之前进行的传统机器保证将不再可行。在自己内部的、在内部的、在有争议的、在内部的、在内部的、在内部的、在内部的、在有争议的、在内部的、在内部的、在业务上,需要的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、在不断的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的、对的

0
下载
关闭预览

相关内容

【图神经网络导论】Intro to Graph Neural Networks,176页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2021年6月4日
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员