【TII】2024利用成式AI增强自主系统的安全性和耐久性白皮书(英文版)

近日，阿布扎比的技术创新研究所（Technology Innovation Institute, TII）发布了一份名为《利用成式AI增强自主系统的安全性和耐久性》的白皮书。这份报告深入探讨了生成性人工智能（GenAI）在提升无人机、自主系统和边缘机器人的安全性、弹性和可靠性方面的变革潜力。报告详细讨论了GenAI模型如何通过分析数据集中的模式来产生新内容，并将其应用于创建与原始数据一致的新数据模式，从而在个体应用、无人机群协同、人机交互和网络安全等多个领域发挥重要作用。报告中不仅涵盖了技术细节，还包括了挑战、成本和政策管理等实际应用考量，为行业专业人士提供了丰富的洞见和参考价值。

在当今世界，自主系统和边缘机器人技术的飞速发展为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，随着技术的复杂性和连通性的增加，确保这些系统的安全性、弹性和安全性也面临着新的挑战。《利用生成式人工智能（GenAI）增强自主系统的安全性、弹性和安全性》这份报告，深入探讨了如何利用前沿技术提升自主系统的信任度和可靠性。

报告指出，生成式AI（GenAI）模型通过分析数据集中的模式来生成新内容。这些模型推导出特征概率分布，并将这些分布应用于创建与原始“真实”数据集一致的新数据模式。这种技术的发展为无人机群和入侵检测等领域的研究开辟了新的途径。

在个体应用方面，GenAI显示出巨大的潜力，可以提升自主系统的自我感知、异常检测、自动驾驶、预测性维护、故障管理和安全着陆等方面。例如，通过GANs、VAEs等算法，可以填补数据缺失，融合多源数据，提高状态估计的准确性。这些技术还能通过预测性维护优化维修和零件更换计划，降低成本并提高效率。

在无人机群的应用中，GenAI能够提升群体智能、群体协调以及通信网络的鲁棒性、安全性和效率。例如，通过GKSTs技术，可以融合来自不同视角的图像，生成更有意义的图像。此外，通过使用条件GANs（CGANs）进行运动预测，可以提高无人机群的3D视图合成能力。

在人机交互方面，GenAI技术也显示出其潜力。例如，通过大型语言模型（LLMs）与自主导航算法的结合，可以支持在应对边缘情况时更好的推理和决策。此外，通过自然语言界面增强人机通信，使得无人机控制更加直观。

然而，GenAI技术的应用并非没有挑战。成本、计算能力、适应性、伦理/法规问题、隐私和准确性等方面都需要我们深入考虑。例如，LLMs和生成式AI算法在处理边缘情况时可能会遇到困难，而且这些模型的成本随着投资的增加而指数级增长。此外，这些模型可能需要更多的计算资源，限制了它们在高端服务器之外的应用。

隐私保护是另一个重要议题。随着无人机和自主系统收集越来越多的关于个人和私有财产的数据，如何在不泄露敏感信息的情况下进行操作成为一个挑战。一些GenAI技术，如ADGAN和TrajGANs，能够在保护隐私的同时，生成合成数据，用于模仿人类活动模式或捕捉交通标志和行人移动数据。

报告的结论强调，将生成式AI与零信任架构相结合，将改变我们对无人机、无人机群和人类协作的保护和管理方式。尽管存在挑战，但通过集中研究、开发和合作，我们可以释放GenAI在实现无人机安全和弹性方面的全部潜力。成功的整合这些技术将创造一个更安全、适应性强、弹性高的无人机生态系统，其中信任是持续获得和验证的，网络威胁和运营中断的风险得到了有效缓解。

这篇文章的灵感来自于《利用生成式人工智能（GenAI）增强自主系统的安全性、弹性和安全性》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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