Certificar agentes autônomos para aeronaves de passageiros exige provar que redes neurais nunca tomarão decisões inseguras. Apresentamos um framework híbrido verificado em 100.000 cenários de emergência.
Projetando saídas neurais em especificações de lógica temporal linear (LTL), manobras perigosas são eliminadas matematicamente antes de atingir os atuadores.
Em 1.000 testes de desintegração de motores a 500 pés de altitude, o agente híbrido alcançou 98,6% de sobrevivência, superando pilotos de teste humanos em 31%.