GCRI · Intelligenza artificiale e sistemi autonomi
Sistemi fisici autonomi
Autonomous vehicles, drones, industrial and service robots sense their surroundings and act in the physical world, where errors can injure people and damage property. Their safety depends on perception, decision-making, fallback behaviour and the environments they are allowed to operate in. This page sets out how autonomous physical sistemi fail, how their safety is assessed, and what evidence serves the regulators, operators and communities involved.
Autonomous physical systems on the record.
Autonomous physical systems: how the risk develops.
Robots, sensors and controls. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Perception meets the unexpected
Sensors and models misread rare situations: unusual objects, poor weather, glare or confusing road layouts. Rare cases dominate risk because they are hard to test.
Operating domains set limits
sistemi are designed for an operational design domain of roads, weather, speeds or spaces. Failures increase when systems are used outside it.
Handover to humans is hard
Supervisors lose attention when automation works most of the time, and cannot take over instantly when it fails.
Safety cases must be argued
Showing that a system is acceptably safe needs a structured argument combining design, testing, simulation and field data, because driving or operating enough to see rare failures is impractical.
Agent oversight console.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Agent oversight console
Autonomous physical systems · Agent sandbox · Session AG-7276
Tool calls
- 10:27Infosearch(documents) · read-only
- 10:20Inforun_model(flood_nowcast) · sandbox
- 10:39Sogliasend_message(external) · needs approval
- 10:45Errorwrite_file(outside workspace) · denied
Politiche
- Ambito
- workspace only
- External actions
- human approval
- Spend limit
- 11 units
- Kill switch
- Armed
Actions by approval class
Autonomous machines operate in physical domains with physical risks.
- CiboAccoppiamentoAutonomous farm machinery operates near people and animals.What to watchSafety incidents
- EnergiaAccoppiamentoDrones and robots inspect and repair grids.What to watchInspection reliability
- SaluteAccoppiamentoRobots in hospitals need safety and hygiene controls.What to watchIncident reports
Findings are designed for the serie Labs Evidence. SAE J3016 defines levels of driving automation, and the EU Machinery Regulation (2023) addresses machines with self-evolving behaviour.
- Field safety incident data.
- Test protocols for autonomy in unstructured settings.
How autonomous physical systems is modelled, measured and tested.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello di sistema
The couplings between the systems in autonomous physical systems: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Cosa viene misurato e con quale accuratezza.
Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.
| Indicatore | Unità | Cadenza | Tipo di fonte | Etichetta |
|---|---|---|---|---|
| Crashes involving automated driving sistemi | count by severity | mensile | Mandatory crash reporting | Statistiche pubblicate |
| Disengagements or interventions | count per distance or hour | annuale | Operator reports to regulators | RIPORTATO |
| Distance driven autonomously | kilometres | annuale | Operator reports | DICHIARATO |
| Industrial robot injuries | conteggio | annuale | Occupational injury statistics | Statistiche pubblicate |
| Operating domain exceedances | count of events outside design domain | per deployment | Operator logs | OSSERVATO |
| Drone incidents near aircraft | conteggio | annuale | Aviation safety reporting | RIPORTATO |
Da dove provengono le evidenze.
Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.
| Fonte | Cosa fornisce | Classe di licenza |
|---|---|---|
| NHTSA Standing General Order crash reports | Crashes involving automated driving and driver assistance sistemi in the US | Public domain, US government |
| California DMV autonomous vehicle reports | Collision and disengagement reports from permit holders | Registri pubblici |
| UNECE regulations on automated driving, including UN Regulation No. 157 | Type approval requirements for automated lane keeping and related systems | Public, UNECE terms |
| ISO 10218 e ISO/TS 15066 | Safety requirements for industrial and collaborative robots | Licensed standards, purchase required |
| Nazionale occupational injury statistics | Injuries involving machinery and robots | Public records, licence per government |
Chi decide, e a cosa servono le evidenze.
Studio Intelligenza artificiale e sistemi prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Chi decide | La domanda | Evidenze fornite da questa pagina |
|---|---|---|
| Transport and aviation regulators | Whether and where to permit autonomous operation | Crash data with exposure; safety case reviews |
| Workplace safety regulators | What safety requirements to set for robots | Injury statistics; standards |
| Operators and manufacturers | How to define and enforce operating domains | Domain documentation; exceedance logs |
Output prodotti da questo argomento
- Safety case review frameworks
- Analyses of crash and intervention reports with exposure stated
- Operational design domain documentation templates
- Evidence notes for regulators
What safety engineers ask.
- Does the system perceive its environment correctly across weather, lighting and unusual objects?
- How does it behave at the edges of its operating conditions, and does it know when it is outside them?
- Can it fail safely, handing over to a person or stopping without creating new hazards?
- How is safety demonstrated when learned components cannot be fully specified?
Where physical autonomy fails.
Perception is the weak link: cameras, lidar and radar each fail differently in rain, glare, dust or darkness, and learned perception models can misclassify rare objects. Planning must handle uncertain predictions of other agents’ behaviour. Control must remain stable as conditions change.
Handover to humans is difficult because people monitoring automation lose situational awareness and may not respond in time. Classical safety engineering assumes components whose behaviour can be fully specified, which learned components are not.
Assurance for systems that move.
- 01
Dominio di progettazione operativa
Defining the conditions a system is designed for and detecting when it leaves them.
- 02
Simulation and scenario testing
Testing across large numbers of simulated scenarios, using robotica e automazione and high-performance, cloud and edge computing. Simulation fidelity limits what it can reveal.
- 03
Safety cases
Structured arguments, supported by evidence, that a system is acceptably safe for a use, drawing on Ingegneria della valutazione e dell'assicurazione dell'IA. A safety case is only as strong as its weakest evidence.
- 04
Field monitoring
Collecting incidents and near misses after deployment. Under-reporting is common.
Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.
- 01Robotica e automazioneTest basati su scenari · Sicurezza dei robot collaborativi · Monitoraggio del dominio operativoApplicato qui
- 02Ingegneria della valutazione e dell'assicurazione dell'IACasi di garanzia per i sistemi di IA · Red teaming strutturato · Monitoraggio successivo all'impiegoApplicato qui
- 03Probabilità e statisticaIncertezza sui punteggi di riferimento · Valutazione della calibrazione · Campionamento per auditApplicato qui
- 04Intelligenza artificiale e apprendimento automaticoAnalisi degli spostamenti di distribuzione · Messa a punto per un uso specifico · Metodi di interpretabilitàApplicato qui
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
What is an operational design domain?
Are self-driving cars safer than human drivers?
What is a safety case?
Are autonomous vehicles safer than human drivers?
Can learned components be safety-assured?
Does the platform test products?
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Rapporti is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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