نقش یادگیری عمیق خود توضیح در ارتقاء قابلیت اعتماد سامانه های مهندسی

قابلیت اعتماد سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی به ویژه در حوزه های حساس مهندسی از مهمترین الزامات برای پذیرش و به کارگیری گسترده این فناوری است. یکی از رویکردهای نوین برای ارتقاء این قابلیت، به کارگیری مدل های یادگیری عمیق خود توضیح است که با ترکیب قدرت مدل های عمیق و توانایی ارائه تفسیر شفاف از تصمیمات، امکان ایجاد سیستم های قابل اعتمادتر را فراهم می سازد. در این پژوهش ابتدا مبانی نظری و معماری های رایج در یادگیری عمیق خود توضیح معرفی می شود و سپس نقش آن در بهبود قابلیت اطمینان، کاهش ریسک خطا و افزایش شفافیت عملکرد در سامانه های مهندسی مورد بررسی قرار می گیرد. همچنین کاربردهای عملی این رویکرد در زمینه هایی همچون کنترل فرایندهای صنعتی، طراحی سیستم های ایمنی محور و تحلیل داده های پیچیده مهندسی تحلیل می شود. در نهایت چالش های فنی، محدودیت ها و مسیرهای تحقیقاتی آینده برای پیاده سازی موفق این روش در محیط های واقعی ارائه خواهد شد. یافته های این مطالعه می تواند به توسعه راهکارهای پایدار و شفاف در طراحی سامانه های مهندسی مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق خودتوضیح ، هوش مصنوعی ، قابل توضیح ، قابلیت اعتماد ، سامانه های مهندسی ، شفافیت ، تصمیم گیری