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CONDIÇÃO ESPECIAL CE/SC Nº 25-072 |
| Título: |
Condição Especial Aplicável ao Uso de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para Instalação de Sistema de Aviso e Consciência de Excursão de Pista |
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| Title: |
Special Condition for the Use of Artificial Intelligence and Machine Learning for Installation of Runway Overrun Awareness and Alerting System |
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| Aprovação: | ||
| Origem: |
Superintendência de Aeronavegabilidade - SAR |
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APLICABILIDADE
Esta Condição Especial se aplica ao uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina (Artificial Intelligence / Machine Learning – AI/ML) para instalação de Sistema de Aviso e Consciência de Excursão de Pista (Runway Overrun Awareness and Alerting System - ROAAS), a ser incorporada à base de certificação do projeto de tipo dos aviões EMB-550 e ERJ 190-300/-400, e de outras aeronaves em cuja base de certificação a ANAC determine sua inclusão com concordância por parte do peticionário.
CONDIÇÃO ESPECIAL
Esta Condição Especial complementa o Regulamento Brasileiro da Aviação Civil - RBAC nº 25.
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"§ CE 25-072 Condição Especial Aplicável ao Uso de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para Instalação de Sistema de Aviso e Consciência de Excursão de Pista
[Requisitos a incluir nesta DCA / Nível 1 de aplicação de AI] 1 - ConOps e Domínio Operacional (OD). O requerente deve definir e documentar o ConOps e o OD do sistema baseado em AI, incluindo alocação de tarefas entre usuários finais e o sistema. 2 - Classificação por nível de AI. O requerente deve classificar a aplicação (Nível 1 ou 2) com justificativas adequadas. 3 - Avaliação de segurança (safety) específica de AI/ML. O requerente deve realizar safety assessment considerando incertezas de dados/modelo, generalização e robustez. 4 - Avaliação de segurança da informação (cybersecurity) do contexto AI/ML. O requerente deve cobrir vulnerabilidades pertinentes ao sistema e ao seu contexto operacional. 6 - Domínio de projeto operacional (Operational Design Domain - ODD) no nível do constituinte AI/ML. O requerente deve definir e documentar o ODD dos constituintes AI/ML, integrando‑o às atividades de AI assurance, com evidência de generalização e robustez. 7 - Dados para reprodução e entendimento. O requerente deve prever coleta, registro e análise de dados relevantes para reproduzir cenários em serviço e entender o comportamento do sistema (safety e explainability). 8 - Explicabilidade (Explainability) suficiente para o usuário. O requerente deve demonstrar que o sistema fornece informações compreensíveis, confiáveis e relevantes, no tempo apropriado, sobre como os resultados são produzidos, nas vertentes de desenvolvimento/pós‑operações e operacional. [Requisitos não propostos para inclusão nesta DCA / reservados a Nível 2 de aplicação de AI] 5 - Avaliação ética dedicada (Ethics‑based). Aplicável a Nível 2; não proposto à base desta DCA (Nível 1). 9 - Human‑AI teaming, modalidades de interação e gestão de erro/falha. Aplicável a Nível 2; não proposto à base desta DCA (Nível 1).”
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“§ SC 25-XXX Special Condition for the Use of Artificial Intelligence and Machine Learning for Installation of Runway Overrun Awareness and Alerting System
[Requirements to be included in this DCA/ Level 1 of application of AI] 1 - The applicant must define and document the Concept of Operations (ConOps) and Operational Domain (OD) for the AI-based system, including the task allocation patterns between end users and the AI-based system. 2 - The applicant must classify the AI-based system based on the established AI levels (e.g., Level 1, Level 2), with adequate justifications for the classification. 3 - The applicant must perform a safety assessment of the AI-based system to ensure compliance with safety requirements and the mitigation of potential risks. 4 - The applicant must conduct a security assessment to address potential vulnerabilities in the AI-based system and its operational context. 6 - The applicant must define and document the operational design domain (ODD) for AI/ML constituents, ensuring proper integration with system-level AI assurance activities, sufficient generalization and robustness capabilities. 7 - The applicant must establish provisions for assessment of relevant data from the AI/ML constituents to support the reproduction of in-service scenarios and understanding of system behavior for safety and explainability purposes. 8 - The applicant must ensure the AI-based system provides sufficient explainability, demonstrating that has been developed to provide the human users and end users with understandable, reliable, and relevant information with the appropriate level of detail and with appropriate timing on how an AI-based system produces its results. [Requirements not to be included in this DCA/ Reserved to Level 2 of application of AI] 5 - For Level 2 Al-based systems, the applicant must ensure the AI-based system aligns with ethical standards and societal expectations through a dedicated ethics-based assessment. 9- For Level 2 Al-based systems, the applicant must design the AI-based system to support effective human-AI teaming, robust interaction modalities, and error/failure management protocols depending on the system AI level classification.”
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Em caso de divergência de interpretação, prevalece o texto em inglês. In case of divergence, the English version should prevail. |
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