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