KI und die schwierigen Probleme der Welt · Erd- & Klimawissenschaften · arXiv · 2026-10-23
Robustheitsverifikation eines auf einem autonomen Unterwasserfahrzeug basierenden Plankton-Klassifikators
Originaltitel: Robustness Verification of an Autonomous Underwater Vehicle-based Plankton Classifier
Plankton-Klassifikatoren auf autonomen Unterwasserfahrzeugen klassifizieren Bilder bei Umgebungsrauschen oder nicht-biologischen Schwebeteilchen oft falsch, sodass Meeresbiologen die Ergebnisse von Hand prüfen müssen. Die Autoren schlagen ein Robustheits-Verifikationsframework auf Basis der Erreichbarkeitsanalyse vor und wenden es auf einen zeitkontinuierlichen Neural-ODE-Klassifikator an, der Bilder des Partikel-Imagers SilCam verwendet. Die formale Verifikation gegen Umgebungsstörungen funktioniert Berichten zufolge als automatisierter Filter, der formale Garantien für die Modellstabilität bei mehrdeutigen Daten liefert und den Nachbearbeitungsaufwand verringert.