Reliability Engineering for AI Systems: Challenges, Methods, and Directions

arXiv cs.AI · 29 sept, 06:00

Un artículo académico en arXiv que adapta métodos clásicos de ingeniería de confiabilidad a sistemas de IA, clasificando fallos en cuatro niveles (componente, bucle operacional, conducta agéntica y gobernanza) e ilustrando el enfoque con casos de redes neuronales convolucionales, propagación de errores de percepción y desenganche de vehículos autónomos.