Cómo se está haciendo NAU

¿Cómo hacemos que los coches autónomos sean más seguros?

Esa pregunta, que es fundamental a medida que los vehículos autónomos se encuentran cada vez más en las carreteras estadounidenses, es solo una que el investigador de la NAU, Truong Nghiem, espera responder con un nuevo proyecto que busca formas de integrar el aprendizaje automático y los principios físicos en ciberseguridad a gran escala. sistemas físicos.

Nghiem, profesor asistente en la Escuela de Informática, Computación y Sistemas Cibernéticos, recibió una subvención NSF CAREER para este proyecto, cuyo objetivo es desarrollar un marco integral y flexible para un aprendizaje automático efectivo y eficiente con limitaciones físicas, que puede cambiar fundamentalmente cómo Aplicamos el aprendizaje automático a sistemas complejos como sistemas de energía inteligentes, sistemas de automatización industrial y robots y automóviles autónomos. El premio CAREER es el premio más prestigioso de la Fundación Nacional de Ciencias para profesores que inician su carrera.

"Un desafío crítico es cómo garantizar el rendimiento y la seguridad de estos sistemas, ya que normalmente son críticos para el rendimiento y/o la seguridad, donde cualquier falla podría tener consecuencias devastadoras", dijo Nghiem. “Nuestro enfoque es integrar estrechamente el aprendizaje automático y los principios físicos. El marco desarrollado en este proyecto será la base para dicha integración y será un trampolín hacia la solución del desafío. Ayudará a que los futuros sistemas ciberfísicos autónomos sean fiables y seguros”.

Un sistema ciberfísico (CPS) es un sistema de ingeniería que se construye a partir de una integración perfecta de componentes físicos y computacionales y depende de ella. Son la base de muchos sistemas de ingeniería modernos que conforman nuestra vida diaria, incluidos automóviles, robots, dispositivos médicos, redes eléctricas y más, y se están volviendo aún más comunes a medida que nuestras vidas se vuelven más automatizadas.

Muchos de estos sistemas emplean aprendizaje automático y, cada vez más, inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje automático, que no siempre se basa en la física, no siempre proporciona la mejor manera de "enseñar" estos sistemas. La investigación de Nghiem se centra en el aprendizaje automático basado en la física (PIML), que es capaz de desarrollar métodos que integran perfectamente el conocimiento de un sistema físico en el aprendizaje automático, lo que conduce a modelos robustos, precisos y consistentes.

En automóviles autónomos, rovers, drones y sistemas similares, eso significa menos errores del sistema y una experiencia más segura para el vehículo y las personas cercanas. Sin embargo, los métodos PIML actuales son funcionalmente demasiado pequeños para satisfacer esas necesidades.

Ingrese al aprendizaje automático basado en la física compuesta, o CPIML. El proyecto de Nghiem tiene como objetivo avanzar en el aprendizaje basado en datos de sistemas complejos a gran escala mediante la síntesis de muchos PIML y modelos de componentes físicos; es el equivalente físico de los bloques LEGO que se pueden juntar para construir modelos mucho más grandes y complejos, con cada bloque. ser un modelo o pieza de aprendizaje automático ya desarrollado.

Esta solución innovadora requerirá integrar el mundo cibernético (aprendizaje automático, inteligencia artificial y computación) y el mundo físico (sistemas dinámicos y de control) en sistemas de ingeniería, de modo que cada mundo sea consciente del otro y pueda integrarse con el otro. El resultado será un mundo más seguro por el que se desplaza la gente.

"Los sistemas ciberfísicos inteligentes y autónomos tendrán un tremendo impacto en nuestras vidas en el futuro cercano", dijo Nghiem. “Nuestra productividad aumentará sustancialmente con robots auxiliares autónomos, automatización industrial avanzada (Industria 4.0) y muchos sistemas autónomos en nuestra vida laboral y personal. Nuestras infraestructuras energéticas serán más eficientes y fiables, y nuestro transporte será más seguro y rápido. Todo esto depende de las tecnologías modernas, incluidos los sistemas ciberfísicos y los avances recientes en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial”.

La investigación de Nghiem también ofrecerá valiosas oportunidades para que los estudiantes universitarios y de posgrado participen en el desarrollo de software y aplicaciones del mundo real.

Heidi Toth | Comunicaciones NAU (928) 523-8737 | [email protected]