エッジケースに起因する機械学習のリスクについて対話するための論証構造の検討~自動運転の物体認識機能を事例として~

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2020-09-03
• タイトル: エッジケースに起因する機械学習のリスクについて対話するための論証構造の検討~自動運転の物体認識機能を事例として~
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Examination of Argument Pattern for Dialogue on Risks of Machine Learnt Model due to Edge Cases ~ Example of Object Recognition in Automated Driving ~
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ステークホルダとの合意形成
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: キャッツ株式会社
• 著者所属: キャッツ株式会社
• 著者所属: キャッツ株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CATS Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CATS Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CATS Co., Ltd.
• 著者名: 横田, 剛典; 渡辺, 政彦; 坂本, 伸
• 著者名(英): Masanori, Yokota; Masahiko, Watanabe; Shin, Sakamoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，機械学習は自動運転の物体認識において欠かせない技術となっている．機械学習の安全論証の課題の 1 つとしてエッジケースへの対処がある．これらに起因するリスクを完全に排除することは難しく，残存リスクについてステークホルダーと十分に対話し合意することが重要となる．本著では，自動運転の物体認識機能を例に，エッジ ケースに起因するリスクについて議論するためのアシュアランスケースの構造について検討した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, machine learning has become an indispensable technology for object recognition in automated driving. Addressing edge cases is one of the challenge of safety argument on machine learning. It is difficult to completely remove these risks and it is important to have sufficient dialogue and build consensus with stakeholders regarding residual risks. In this paper, we examined the structure of assurance cases to argue about the risks due to edge cases, using object recognition function in automated driving system as an example.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集; 巻 2020, p. 125-132, 発行日 2020-09-03
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会