In the last two decades, computing and storage technologies have experienced enormous advances. Leveraging these recent advances, AI is making the leap from traditional classification use cases to automation of complex systems through advanced machine learning and reasoning algorithms. While the literature on AI algorithms and applications of these algorithms in automation is mature, there is a lack of research on trustworthy AI, i.e. how different industries can trust the developed AI modules. AI algorithms are data-driven, i.e. they learn based on the received data, and also act based on the received status data. Then, an initial step in addressing trustworthy AI is investigating plausibility of the data that is fed to the system. In this work, we study the state-of-the-art data plausibility check approaches. Then, we propose a novel approach that leverages machine learning for an automated data plausibility check. This novel approach is context-aware, i.e. it leverages potential contextual data related to the dataset under investigation for a plausibility check. Performance evaluation results confirm the outstanding performance of the proposed approach in data plausibility check. / Under de senaste två decennierna har beräkning- och lagringsteknologier upplevt enorma framsteg. Genom att utnyttja dessa senaste framsteg gör AI språnget från traditionella klassificeringsanvändningsfall till automatisering av komplexa system genom avancerade maskininlärnings- och resonerings algoritmer. Medan litteraturen om AI-algoritmer och tillämpningar av dessa algoritmer inom automatisering är mogen, saknas forskning om pålitlig AI, dvs. hur olika branscher kan lita på de utvecklade AI-modulerna. AI-algoritmer är datadrivna, dvs. de lär sig baserat på mottagen data, och agerar också baserat på mottagen statusdata. Sedan är det av yttersta vikt att kontrollera riktigheten av de data som matas till systemet. I det här arbetet studerar vi de senaste metoderna för rimlighetskontroll av data. Sedan föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som utnyttjar maskininlärning för en automatisk datasäkerhetskontroll. Detta nya tillvägagångssätt är kontextmedvetet, dvs det utnyttjar potentiell kontextuell information relaterad till datainnehåll som undersöks för en rimlighetskontroll. Resultatutvärderingsresultat bekräftar den enastående prestandan för det föreslagna tillvägagångssättet i rimlighetskontroll av data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-303239 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Basiri, Mohaddeseh |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:540 |
Page generated in 0.0017 seconds