NVIDIA Halos, yapay zekâ geliştirmesini sahadaki güvenlik güvencesine nasıl bağlıyor?

NVIDIA Halos, otonom bir aracı veya robotu tek başına güvenli hâle getiren tek bir ürün olarak değil, fiziksel yapay zekâ için kanıta dayalı bir güvenlik çerçevesi olarak tasarlandı. Amaç; model geliştirme, simülasyon, donanım ve yazılım mühendisliği, sahaya alma ve sonraki güncellemelerde üretilen güvenlik kanıtlarını birbirine bağlamak. Böylece sistemin yaşam döngüsü boyunca izlenebilir bir değerlendirme temeli oluşturulması hedefleniyor. 56

Bu ayrım kritik: Güvenlik değerlendirmesinden geçmiş bir çip, sertifikalı bir işletim sistemi bileşeni ya da denetlenmiş entegrasyon, güvenlik dosyasını destekleyebilir. Ancak aracı veya robotu geliştiren ve işleten şirket; uçtan uca ürünü doğrulamak, düzenleyici gereklilikleri karşılamak ve sistemi güvenli biçimde işletmekle yükümlü olmaya devam eder. Einride’ın ağır vasıta otonom taşımacılık sistemi planı, bu sorumluluk paylaşımına örnek oluşturuyor. 4

Buluttaki geliştirmeden sahadaki makineye

Halos; araç veya robot mimarisini, çipleri, işletim yazılımını, yapay zekâ modellerini, araçları ve hizmetleri aynı güvenlik yaklaşımında bir araya getiriyor. NVIDIA, otonom araç geliştirme sürecini; model eğitimi ve testleri, Omniverse ve Cosmos ile simülasyon, güvenlik açısından ilgili donanım-yazılım yığınının doğrulanması ve araç içi dağıtım olarak tanımlıyor. 56

Bu yaklaşımın temelinde izlenebilirlik var: Bir aşamada üretilen kanıtların sonraki aşamaları beslemesi bekleniyor. Dolayısıyla bir model veya sistem değişikliği, bağımsız bir yazılım sürümü gibi ele alınmak yerine önceki doğrulama ve simülasyon sonuçlarıyla birlikte değerlendirilebiliyor. NVIDIA, sistemler, sensör düzenleri ve yazılımlar değiştikçe güvenlik mühendisliğini daha tekrarlanabilir kılmayı hedeflediğini belirtiyor. 6

Şirket, Halos kapsamını üç katmanda tanımlıyor: platform güvenliği, algoritmik güvenlik ve ekosistem güvenliği. Platform güvenliği temel hesaplama ve yazılım altyapısını; algoritmik güvenlik yapay zekânın davranışını; ekosistem güvenliği ise entegrasyon, inceleme ile tedarikçi ve sertifikasyon ağını kapsıyor. 13

Otonom araç yığınında neler var?

Otonom araçlar için Halos’un öne çıkan bileşenleri şunlar:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor: Güvenlik mühendisliği gözetilerek tasarlanmış hızlandırılmış hesaplama platformu.
• NVIDIA Hyperion: Seviye 4 otonomi için tam yığın araç platformu ve referans mimarisi.
• Halos OS: NVIDIA DriveOS’un devamı olan Halos Core üzerine kurulu birleşik güvenlik yazılımı temeli.
• NVIDIA Omniverse ve Cosmos: Geliştirme ve doğrulama için NVIDIA’nın bulut ve simülasyon araç zincirinde kullanılan platformlar. 610

Hyperion, bitmiş bir robotaksi veya otonom kamyon değil. Araç geliştiricilerinin kendi kullanım senaryolarına ve güvenlik dosyalarına uyarladığı; hesaplama, sensör ve yazılım temellerini bütünleştiren bir referans mimarisi. 314

Einride’ın Hyperion planı

Einride, yeni nesil Einride Driver otonom kamyon sistemini NVIDIA Hyperion üzerinde geliştireceğini açıkladı. İş birliği; Hyperion’un hesaplama, sensör, yazılım ve güvenlik mimarisinin ağır yük taşımacılığına uyarlanmasını, ayrıca geliştirme ve doğrulamada Halos ile Cosmos’un kullanılmasını kapsıyor. 34

NVIDIA temel hesaplama platformunu, yapay zekâ geliştirme araçlarını ve güvenlik çerçevesini sağlıyor. Uçtan uca sürüş sistemi, güvenlik doğrulaması, düzenleyici onaylar ve müşteri dağıtımlarının sorumluluğu ise Einride’da kalıyor. 4

Robotik için Halos ne getiriyor?

NVIDIA, Halos’u robotik ve fiziksel yapay zekâ için alan odaklı bir yığınla genişletti. Bu yığının adlandırılmış temelleri arasında endüstriyel uç yapay zekâ için NVIDIA IGX Thor, sensör giriş-çıkışı ve işleme için NVIDIA Holoscan Sensor Bridge, Halos yazılım temeli ve inceleme süreci yer alıyor. 118

Genel güvenlik ilkeleri otonom araçlarla ortak olsa da NVIDIA, platformların, standartların ve destekleyici kanıtların robotik alanına özgü kaldığını vurguluyor. Bu önemli bir sınır: Ortak bir çerçeve, fabrika robotu, mobil robot ve otonom aracın güvenlik gerekliliklerinin birbirinin yerine geçebileceği anlamına gelmiyor. 6

Ekosistem: Geliştiriciler, sensörler, çipler ve entegrasyon

NVIDIA’ya göre Halos AI Systems Inspection Lab’in 43 ekosistem üyesi bulunuyor. Otonom araç tarafında adı açıklanan katılımcılar arasında AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo ve Wayve var. Robotikte ise gömülü yazılım sağlayıcıları acontis ve QNX’in yanı sıra, güvenlik odaklı IGX sistemleri geliştiren Advantech ve NexCOBOT yer alıyor. 17

Bu kuruluşlar; otonom sürüş geliştirme, gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS), algılama, yarı iletkenler, sistem entegrasyonu, doğrulama ve güvence alanlarına yayılıyor. Üyelik, her katılımcının nihai ürününün sertifikalı veya sahada kullanıma alınmış olduğu şeklinde yorumlanmamalı. 7

NVIDIA ayrıca Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony ve ZF’den oluşan bir Hyperion ekosistemi listeliyor. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta ve ZF, Hyperion tabanlı elektronik kontrol üniteleri geliştireceklerini duyurdu. Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION ve Sony ise açık platform için sensör takımlarını uygunluk değerlendirmesinden geçiren ortaklar arasında bulunuyor. 20

Yarı iletken tarafında NVIDIA, otonom araç inceleme ekosisteminde onsemi’yi sayıyor. Robotik içinse Infineon, NXP, STMicroelectronics ve Texas Instruments; sensör, güvenlik mikrodenetleyicisi ve diğer yarı iletken teknolojilerinin katkıcıları olarak anılıyor. NXP de Halos AI Systems Inspection Lab üyesi olduğunu belirtiyor. 721

Bağımsız değerlendirme ve akreditasyon neyi gösterir, neyi göstermez?

NVIDIA, Halos ile ilişkili teknolojiler için 30’un üzerinde güvenlik ve siber güvenlik sertifikası ile değerlendirme raporu bulunduğunu belirtiyor. Şirketin materyallerine göre TÜV SÜD, NVIDIA’nın otomotiv ürün yaşam döngüsü ile temel donanım-yazılım süreçlerini Automotive Safety Integrity Level D (ASIL D) düzeyinde sertifikalandırdı. DriveOS 6.0’ın ISO 26262’ye göre ASIL D uyumlu olduğu sertifikalandırıldı; Thor-X ise ASIL D uyumlu olarak değerlendirildi. NVIDIA ayrıca ISO/SAE 21434 siber güvenlik süreci sertifikasına ve TÜV Rheinland’ın NVIDIA DRIVE AV için yaptığı bağımsız UNECE güvenlik değerlendirmesine işaret ediyor. 1217

Halos bünyesindeki NVIDIA AI Systems Inspection Lab, ANAB tarafından akredite edilmiş bir ISO/IEC 17020 inceleme kuruluşu. NVIDIA’ya göre laboratuvar tarafsız değerlendirmeler yürütüyor ve Halos Certified programını işletiyor; bu program, iş ortaklarının entegrasyonlarını TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS ve CertX gibi kuruluşların üçüncü taraf sertifikasyonlarına hazırlamasına yardımcı olmayı amaçlıyor. 11118

Buradaki temel nokta, değerlendirmenin kapsamı. Akreditasyon ve inceleme, bir inceleme kuruluşunun ve sürecinin tanımlı şartları karşıladığını ortaya koyabilir; bir bileşen sertifikası veya değerlendirmesi ise yalnızca incelenen ürün ve kapsam için geçerlidir. Bunların hiçbiri, Halos kullanılan her aracın veya robotun her çalışma ortamında otomatik olarak güvenli olduğunu belgelemez. Nihai sistem geliştiricileri, uygulamaya özel doğrulama, onay ve operasyonel kontrolleri yine yürütmek zorunda. 411

NVIDIA’ya göre neden ölçeklenebilir güvenlik altyapısı gerekiyor?

NVIDIA, yeniden kullanılabilir güvenlik altyapısı ihtiyacını beklenen yaygınlaşma ölçeğiyle açıklıyor. ABI Research, 2035 itibarıyla Seviye 3–5 otonom araçların kurulu tabanının 49 milyona ulaşacağını öngörürken, Omdia yaklaşık 60 milyon endüstriyel robot tahmini yapıyor. 6

Bu ölçekte model, sensör takımı, donanım yapılandırması veya yazılım sürümündeki her değişiklik yeni bir güvence sorusu yaratabilir. NVIDIA’nın yaklaşımına göre, bu değişikliklerin tutarlı biçimde değerlendirilmesi ve daha verimli denetlenmesi için geliştirme ile dağıtım arasında ortak, kanıta bağlı bir yöntem gerekli. 6

Bu nedenle Halos’u, fiziksel yapay zekâ yaşam döngüsü boyunca güvenlik güvencesini sürekli bir mühendislik disiplini hâline getirme girişimi olarak görmek daha doğru. Vaadi, sertifikasyonu otomatikleştirmek değil; geliştiricilere giderek karmaşıklaşan otonom sistemleri tasarlamak, belgelendirmek, inceletmek ve bağımsız olarak değerlendirmek için düzenli bir temel sunmak. 156