Una guía práctica para la IA en sistemas integrados críticos para la seguridad

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están transformando los sistemas integrados críticos para la seguridad en sectores como la automoción, la salud y la defensa. Impulsan tecnologías evolutivas que permiten el funcionamiento autónomo y eficiente de los sistemas integrados.

Sin embargo, la integración de IA/ML en sistemas integrados críticos para la seguridad presenta desafíos únicos:

• Riesgos de fracaso de alto riesgo
• Requisitos estrictos de cumplimiento
• Comportamiento impredecible del modelo

Imagine un coche autónomo que frena en fracciones de segundo o un marcapasos que detecta arritmias potencialmente mortales. El fallo no es una opción para estos. Sistemas integrados impulsados ​​por IA.

Por qué la IA en sistemas críticos para la seguridad requiere pruebas especiales

Los sistemas embebidos operan bajo estrictas restricciones de potencia de procesamiento, memoria y energía. Al mismo tiempo, suelen funcionar en entornos hostiles, como temperaturas y vibraciones extremas.

Los modelos de IA, en especial las redes de aprendizaje profundo, requieren importantes recursos computacionales, lo que dificulta su implementación eficiente. Los principales desafíos a los que se enfrentan los ingenieros de desarrollo incluyen:

• Limitaciones de recursos. Los modelos de IA consumen demasiada energía y memoria, lo que entra en conflicto con las limitaciones de los dispositivos integrados.
• Determinismo. Las aplicaciones críticas para la seguridad, como el frenado autónomo, requieren respuestas predecibles en tiempo real. Desafortunadamente, los modelos de IA pueden comportarse de forma impredecible.
• Certificación y complianceLas normas regulatorias, como ISO 26262 e IEC 62304, exigen transparencia. Sin embargo, los modelos de IA suelen actuar como cajas negras.
• Riesgos de seguridad. Los ataques adversarios pueden manipular los modelos de IA, lo que provoca fallos peligrosos, como manipular un dispositivo médico para que administre una dosis incorrecta.

Para superar estos obstáculos, los ingenieros emplean técnicas de optimización, hardware especializado y metodologías de prueba rigurosas.

Estrategias para una implementación confiable y segura de IA/ML

1. Optimización del modelo: poda y cuantificación

Como los sistemas integrados no pueden soportar modelos de IA masivos, los ingenieros los comprimen sin sacrificar la precisión.

• La poda elimina las conexiones neuronales redundantes. Por ejemplo, la NASA podó el 40 % del modelo de clasificación del terreno de su explorador de Marte, lo que redujo el tiempo de procesamiento en un 30 % sin comprometer la precisión.
• La cuantificación reduce la precisión numérica para reducir el uso de memoria en un 75 %. Por ejemplo, al convertir valores de 32 bits a enteros de 8 bits, Fitbit utilizó esta función para prolongar la duración de la batería de sus monitores de salud, manteniendo al mismo tiempo su rendimiento.

2. Garantizar el determinismo con modelos congelados

Los sistemas críticos para la seguridad, como el asistente de carril, las bombas de insulina y el control de vuelo de aeronaves, requieren un comportamiento consistente. Sin embargo, los modelos de IA pueden desviarse o comportarse de forma impredecible con diferentes entradas.

¿La solución? Congelar el modelo. Esto implica bloquear los pesos después del entrenamiento para garantizar que la IA se comporte exactamente como se probó. Tesla, por ejemplo, utiliza redes neuronales congeladas en Autopilot y las actualiza solo tras una validación exhaustiva de la siguiente revisión.

3. IA explicable (XAI) para el cumplimiento normativo

Los reguladores exigen transparencia en la toma de decisiones sobre IA. Herramientas de IA explicable (XAI) como LIME y SHAP ayudan a:

• Visualice cómo los modelos toman decisiones.
• Identificar sesgos o vulnerabilidades.
• Cumplir con requisitos de certificación como ISO 26262.

4. Robustez y seguridad adversarial

Los modelos de IA en sistemas integrados se enfrentan a ciberamenazas. Por ejemplo, la manipulación de datos de sensores puede provocar una clasificación errónea. Las estrategias de mitigación incluyen:

• Entrenamiento adversarial. Exposición de modelos a entradas maliciosas durante el desarrollo.
• Sanitización de entradas. Filtrado de datos sospechosos.
• Monitoreo de redundancia y tiempo de ejecución. Verificación cruzada de los resultados de IA con alternativas basadas en reglas.

El papel del hardware especializado

Las CPU de propósito general tienen dificultades con las cargas de trabajo de IA, lo que genera innovaciones como:

• Unidades de procesamiento neuronal (NPU). Optimizadas para tareas de IA, como las NPU Snapdragon de Qualcomm, permiten la fotografía con IA en tiempo real en smartphones.
• Unidades de procesamiento tensorial (TPU). Aceleran la inferencia de aprendizaje profundo en dispositivos integrados.

Estos avances permiten que la IA funcione de manera eficiente incluso en entornos con limitaciones de energía.

Verificación tradicional para sistemas habilitados para IA

Incluso con IA, la verificación tradicional sigue siendo fundamental:

Lista rápida de estrategias

1. Optimizar los modelos de IA (poda, cuantificación) para que se ajusten a las restricciones integradas.
2. Congele los modelos entrenados para garantizar un comportamiento determinista y certificable.
3. Utilice herramientas XAI para la transparencia y el cumplimiento.
4. Fortalecer los modelos contra ataques adversarios.
5. Aproveche hardware especializado (NPU, TPU) para una ejecución eficiente de la IA.
6. Combine la verificación tradicional (análisis estático, examen de la unidad) con técnicas basadas en IA.

Resumen

Aunque la IA/ML está transformando los sistemas embebidos, la seguridad y el cumplimiento normativo siguen siendo la máxima prioridad. Al combinar la innovación con pruebas rigurosas, la optimización de modelos y la adaptación a las normativas, los equipos pueden implementar sistemas embebidos basados ​​en IA que sean seguros y protegidos.