A inteligência artificial (IA) nos sistemas de robôs é capaz de gerir as peças de segurança funcional?

Problemas com IA e segurança funcional

A avaliação da segurança funcional de robôs com sistemas de IA incorporados apresentou dois problemas significativos: a dificuldade de avaliar os estados dos sistemas de IA e as diferenças nas métricas de avaliação do desempenho entre os sistemas de segurança funcional e de IA.

Determinar o estado dos sistemas de IA pode ser um desafio, especialmente para redes neuronais com uma arquitetura complexa de nós ou camadas. A dificuldade reside no diagnóstico dos resultados da avaliação, tornando impossível determinar a normalidade do sistema. Por exemplo, quando os sistemas de IA falham, são tomadas decisões com base em cálculos estocásticos, o que significa que estes sistemas não podem ser tratados como sistemas determinísticos, tornando difícil avaliá-los como parte das peças de segurança do sistema de controlo da segurança funcional.

As métricas de avaliação de desempenho para IA incluem precisão, recolha e especificidade. No entanto, a IA depende dos dados de aprendizagem que não têm em conta as variações das séries de tempo. Consequentemente, a probabilidade de erro dos sistemas de IA é alterada ocasionalmente, tornando difícil avaliar o seu desempenho na perspetiva da segurança funcional, que avalia a probabilidade de falha durante o funcionamento no local como constante.

A análise das questões acima referidas comprova que a avaliação da segurança dos sistemas de IA não é uma tarefa fácil. Assim, a melhoria das vantagens dos sistemas de produção que utilizam robôs colaborativos e IA deve limitar-se apenas a algumas áreas.

Conclusão

Em conclusão, enquanto os robôs e os sistemas de IA proporcionam muitas vantagens aos locais de fabrico industrial, a segurança dos trabalhadores é de importância primordial. Por isso, é necessária uma avaliação detalhada dos riscos na perspetiva da segurança funcional. No entanto, a avaliação do desempenho de segurança dos sistemas de IA é um desafio, tornando necessário limitar a utilização de robôs com IA integrada para áreas específicas. A análise destas questões exige soluções inovadoras para melhorar a segurança dos robôs com sistemas de IA incorporados.