Towards Certification of a Reduced Footprint ACAS-Xu System: a Hybrid ML-based Solution - Archive ouverte HAL
Chapitre D'ouvrage Année : 2021

Towards Certification of a Reduced Footprint ACAS-Xu System: a Hybrid ML-based Solution

Mathieu Damour
  • Fonction : Auteur
Florence de Grancey
Christophe Gabreau
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1102007
Adrien Gauffriau
  • Fonction : Auteur
Thomas Huraux
  • Fonction : Auteur
Ludovic Ponsolle
  • Fonction : Auteur
Arthur Clavière
  • Fonction : Auteur

Résumé

Approximating while compressing lookup tables (LUT) with a set of neural networks (NN) is an emerging trend in safety critical systems, such as control/command or navigation systems. Recently, as an example, many research papers have focused on the ACAS Xu LUT compression. In this work, we explore how to make such a compression while preserving the system safety and offering adequate means of certification.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03355299 , version 1 (27-09-2021)
hal-03355299 , version 2 (29-08-2022)

Identifiants

Citer

Mathieu Damour, Florence de Grancey, Christophe Gabreau, Adrien Gauffriau, Jean-Brice Ginestet, et al.. Towards Certification of a Reduced Footprint ACAS-Xu System: a Hybrid ML-based Solution. SAFECOMP 2021: Computer Safety, Reliability, and Security, pp.34-48, 2021, 978-3-030-83903-1. ⟨10.1007/978-3-030-83903-1_3⟩. ⟨hal-03355299v1⟩
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