Le prix CAV- Computer Aided Verification- est remis chaque année aux acteurs ayant apporté une contribution notable à la pratique de l’analyse formelle assistée par ordinateur.
Le professeur Guy Katz, de l’Université Hébraïque de Jérusalem, vient d’être nommé co-lauréat de ce prix avec 4 autres professeurs pour leur article présentant le development de l’algorithme Reluplex qui assiste l’étude des réseaux neuronaux dans le domaine informatique.
Comprenons les utilisations de RELUPEX
L’algorithme original a été conçu pour aider à construire le système “Airborne Collision-Avoidance System for drone”. Ce système utilise 45 réseaux de neurones profonds pour piloter une série de drones. Les chercheurs avaient besoin d’un moyen de garantir formellement que, quels que soient les autres inputs que reçoivent leurs réseaux, si deux drones se rapprochent trop, ils s’éloigneront toujours l’un de l’autre et ne se percuteront jamais. Dans le cas le plus extrême, l’algorithme a pu réaliser ces vérifications en 109,6 heures, ce qui, bien que long, est encore d’un ordre de grandeur plus rapide que l’algorithme précédent de pointe.
En résumé :
Imaginez que vous avez un système de drones qui volent autour et doivent éviter de se percuter. Ces drones utilisent des réseaux de neurones, qui sont des sortes de cerveaux artificiels, pour prendre des décisions en vol.
Le problème est de s’assurer que ces cerveaux artificiels fonctionnent correctement et que les drones éviteront toujours les collisions, peu importe les circonstances. C’est là que Reluplex entre en jeu.
Reluplex est un outil qui vérifie mathématiquement si les réseaux de neurones des drones respecteront toujours les règles de sécurité. Par exemple, il s’assure que si deux drones se rapprochent trop, ils réagiront correctement pour éviter la collision.
Avant, il était difficile de vérifier cela de manière fiable, surtout pour des systèmes complexes. Mais avec Reluplex, ce processus est devenu beaucoup plus rapide et efficace. Maintenant, il peut vérifier des réseaux de neurones beaucoup plus grands et plus complexes en un temps beaucoup plus court, garantissant ainsi que les drones voleront en toute sécurité sans se percuter.
Félicitations au Professeur Katz et à toute l’équipe ayant développé Reluplex.