Description du projet
Une ingénierie continue au service d’une nouvelle ère robotique, alliant intelligence et complexité
De plus en plus souvent, les applications développées reposent sur des systèmes autonomes complexes pilotés par intelligence artificielle. Étant donné que des robots intelligents commencent à remplacer les humains pour la réalisation de tâches complexes ou dangereuses sur la route, dans l’industrie ou à l’hôpital; leur sécurité, leur autonomie et leur fiabilité font l’objet de préoccupations. Cela est dû à la complexité croissante des déploiements, en particulier pour les systèmes dotés d’une capacité d’apprentissage, qui ne sont pas facilement traçables par le biais de l’ingénierie continue (DevOps). Le projet FOCETA, financé par l’UE, jettera les bases d’une ingénierie continue des systèmes autonomes fiables, reposant sur l’apprentissage et intégrant une ingénierie fondée sur les données et les modèles. Un nouveau système, reposant sur des outils open-source avec des normes d’échange de données ouvertes, fera l’objet d’une démonstration avec certaines des applications les plus exigeantes, notamment l’automatisation de la conduite urbaine et les dispositifs médicaux intelligents, afin d’en démontrer la fiabilité, l’évolutivité et la sécurité.
Objectif
Ubiquitous AI will soon allow complex systems to drive on our roads, fly over our heads, move alongside us during our daily lives & work in our factories. In spite of this disruptive landscape, deployment and broader adoption of learned-enabled autonomous systems in safety-critical scenarios remains challenging. Continuous engineering (DevOps) can mediate problems when encountering new scenarios throughout the product life cycle. However, the technical foundations and assumptions on which traditional safety engineering principles rely do not extend to learning-enabled autonomous systems engineered under continuous development.
FOCETA gathers prominent academic groups & leading industrial partners to develop foundations for continuous engineering of trustworthy learning-enabled autonomous systems. The targeted scientific breakthrough lies within the convergence of “data-driven” and “model-based” engineering, where this convergence is further complicated by the need to apply verification and validation incrementally & avoid complete re-verification & re-validation efforts.
FOCETA’s paradigm is built on three scientific pillars: (1) integration of learning-enabled components & model-based components via a contract-based methodology which allows incremental modification of systems including threat models for cyber-security, (2) adaptation of verification techniques applied during model-driven design to learning components in order to enable unbiased decision making, & finally, (3) incremental synthesis techniques unifying both the enforcement of safety & security-critical properties as well as the optimization of performance.
FOCETA approach, implemented in open source tools & with open data exchange standards, will be applied to the most demanding & challenging applications such as urban driving automation & intelligent medical devices, to demonstrate its viability, scalability & robustness, while addressing European industry cutting-edge technology needs.
Champ scientifique
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
38058 Grenoble
France