航空领域的人工智能与机器学习应用

航空领域的人工智能与机器学习应用

目录

• 引言
• 人工智能在航空中的应用
  • 航空处理能力的大幅增加
  • 硬件需求与认证的挑战
• 组合多核人工智能
  • 航空中的决策性需求
  • 硬件与认证的集成
• 机器学习和人工智能的排查确定性
  • 概念设计保险
  • 航空领域的机器学习保障要求
• Intel硬件技术在飞行中的应用
  • Intel处理器的优势
  • 准确的人工智能投入
  • 时间协调计算的增强确定性
• Intel航空故障保障证明包
  • 证明人工智能的可认证性
• 总结

引言

大家好，欢迎来到本快节奏的讲座。我是Vance Hilderman，今天我们将深入探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）在航空领域的应用。技术的迅速发展带来了航空处理能力的大幅增加，然而也带来了保障和认证方面的挑战。在本次讲座中，我们将了解人工智能和航空领域中的确定性，并探讨Intel硬件技术在飞行中的应用。同时，我们还将介绍Intel航空故障保障证明包，帮助航空制造商与系统集成商实现认证要求。让我们开始吧！

人工智能在航空中的应用

航空处理能力的大幅增加

众所周知，近年来人工智能和机器学习技术取得了飞速发展。这使得航空处理能力呈指数级增长，但与此同时，需求的增长速度更高。为了满足这一需求，我们需要更强大的处理器，而幸运的是，Intel推出了具备多核处理能力的产品。在本次讲座中，我们还将了解到Dalsa公司的创始人和首席执行官Luke Van Dyke将介绍其公司借助Intel的AI和ML技术在航空领域的应用。

硬件需求与认证的挑战

航空领域的人工智能和机器学习应用对硬件和认证提出了更高要求。首先，航空领域需要保证处理器具备确定性，即相同输入得到相同输出。然而，人工智能和机器学习技术涉及到数据的处理和分析，其结果可能难以预测。为了解决这一问题，Luke和Gabby将分享他们所在公司的解决方案，包括可证明确定性多核高级处理器和可验证的人工智能机器学习算法。

组合多核人工智能

航空中的决策性需求

航空领域对决策的要求非常高，需要高度的确定性和可靠性。根据航空标准，相同输入应该得到相同的输出，这对人工智能和机器学习算法提出了挑战。然而，Luke和Gabby在Dalsa和Intel的合作中找到了解决方案，他们将重点介绍通过多核人工智能实现决策性需求的方法。

硬件与认证的集成

为了实现高度可靠和确定性的航空系统，需要将多核人工智能和认证技术相结合。Luke和Gabby将分享他们的研究成果，并介绍如何将多核智能处理器与航空系统的硬件和认证进行集成。

机器学习和人工智能的排查确定性

概念设计保险

确保人工智能和机器学习在航空中的安全应用的关键在于可证明的确定性。Luke将分享他们在机器学习系统中保证可证明确定性的关键策略和方法。他还将介绍他们的概念设计保险，该保险指南为航空领域的机器学习系统提供了有力的支持。

航空领域的机器学习保障要求

在航空领域，机器学习系统必须满足严格的保障要求，包括系统级的安全性和可靠性。Luke将向我们展示他们是如何将机器学习技术应用于航空领域，并确保系统的安全性和可信度。

Intel硬件技术在飞行中的应用

Intel处理器的优势

Intel的处理器在航空领域发挥了重要作用。Gabby将介绍Intel处理器的优势，包括高性能、可靠性和确保确定性的能力。

准确的人工智能投入

Intel的处理器通过深度学习加速和高性能内核的结合，为航空领域的人工智能工作负载提供了卓越的性能。Gabby将向我们展示如何利用Intel的处理器来实现精确的人工智能应用。

时间协调计算的增强确定性

Intel的实时技术为高度协调的系统提供了最佳的计算和时间性能。Gabby将介绍Intel时间协调计算技术是如何通过优化实时工作负载的性能、最大限度地减少对其他工作负载的干扰以及在原生和虚拟化环境中实现可用性来提供卓越的实时计算性能。

Intel航空故障保障证明包

证明人工智能的可认证性

Intel航空故障保障证明包为航空制造商和系统集成商提供了实现完整硬件和软件堆栈认证的数据，有助于加快产品的上市时间。在本讲座中，我们还将了解Intel航空故障保障证明包中的详细信息，包括硅片开发过程、系统集成里程碑、可靠性数据等。

总结

通过本次讲座，我们深入探讨了人工智能和机器学习在航空领域的应用。我们了解了航空领域的处理能力需求、确定性和认证挑战，并介绍了Intel硬件技术在飞行中的应用，包括其时间协调计算技术和航空故障保障证明包。希望这些信息对您有所帮助，谢谢大家！