في هذه الحلقة من Embedded Voice Podcast، نستضيف المهندس أحمد النحاس، الخبير في مجال أنظمة القيادة الذاتية (Autonomous Driving) وFunctional Safety، لنتحدث عن أحد أهم التحديات الحالية: سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI Safety).
نتناول خلال الحلقة الفرق بين Functional Safety وSafety of the Intended Functionality (SOTIF)، ونناقش مجموعة من المعايير والمواصفات العالمية مثل:
ISO 21448
ISO PAS 8800
EU AI Act
كما نتطرق لتأثير جودة البيانات (Data Quality) على أداء أنظمة القيادة الذاتية، والتحديات في اختبار وتأكيد سلامة النماذج الذكية في بيئات واقعية.
💡 إذا كنت مهندس أنظمة مدمجة، أو تعمل في مجال السلامة الوظيفية أو الذكاء الاصطناعي في السيارات، فهذه الحلقة مخصصة لك.
فصول الحلقة الزمنية
00:00 – مقدمة الحلقة والترحيب بالضيف
01:15 – الفرق بين AI Safety وFunctional Safety
03:45 – لماذا لم تعد ISO 26262 كافية وحدها؟
07:10 – أمثلة على Limitations في أنظمة الذكاء الاصطناعي
11:00 – تعريف SOTIF ولماذا نحتاجه
16:30 – تحليل أهداف السلامة في سياق AI
18:15 – تحديات تصميم الأنظمة في ظروف بيئية متغيرة
23:50 – الفرق بين Standards وRegulations
28:50 – هل الاختبار الواقعي يغني عن المعايير؟
32:00 – نظرة على ISO PAS 8800 وتعامله مع AI Models
36:45 – ما هو EU AI Act ولماذا هو مهم؟
41:05 – التحديات المرتبطة بجودة البيانات (Data Set Challenges)
47:15 – أهمية تمثيل الواقع في Data Collection
54:55 – Software Updates ودورها في تطوير الأنظمة بعد الإنتاج
56:35 – نظرة مستقبلية على تطور المعايير
58:00 – نصائح للراغبين في دخول مجال AI Safety
59:30 – ختام الحلقة وشكر الضيف
