AIを応用したシステムやIoTシステムの普及にともない、その安全性に対する関心が高まっています。様々なものがつながることによる複雑性や、振る舞いの不確実性、曖昧性などに対して、どのように対処し、システムの安全性を高めることができるかが課題となっています。
「AI/IoTシステムのための安全性シンポジウム」では、このような課題をテーマとした講演や一般発表が行われます。また、レジリエンスエンジニアリングの手法であるFRAM※1や、システム思考にもとづく安全性分析手法であるSTAMP※2を利用してこれらの課題に対処する方法についても議論を行います。
※1 FRAM（Functional Resonance Analysis Method）：南デンマーク大学のErik Hollnagel教授が提唱した「機能の相互インタラクションが、外乱に柔軟に対応する一方でエスカレーションを起こし、安全を脅かし得る」という考えに基づく分析手法
※2 STAMP（System-Theoretic Accident Model and Processes）：マサチューセッツ工科大学(MIT)のNancy Leveson教授が提唱した「アクシデントはシステム構成要素間の相互作用から創発的に発生する」という理論。