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Deutsch(DE) Time-Series Forecasting in Safety-Critical Environments: An EU-AI-Act-Compliant Open-Source Package / Zeitreihenprognose in sicherheitskritischen Umgebungen: Ein KI-VO-konformes Open-Source-Paket

新的开源软件包确保人工智能预测工具符合欧盟人工智能法案的规定

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为 spotforecast2-safe 的新的开源 Python 软件包已发布，用于解决安全关键环境中的时间序列预测问题。它将符合欧盟人工智能法案、IEC 61508、ISA/IEC 62443 和网络韧性法案的规定直接集成到库的设计中。该软件包强制执行严格的开发和流程规则，故意排除 AutoML 和 LLM 等功能，以保持确定性并最小化攻击面，并提供一个可追溯性矩阵，将法规映射到代码机制。 AI

影响 为开发符合安全关键领域严格监管要求的人工智能预测工具提供了一个框架。

排序理由 发布了一个专注于人工智能应用监管合规性的开源软件包。

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新的开源软件包确保人工智能预测工具符合欧盟人工智能法案的规定

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 Deutsch(DE) · Thomas Bartz-Beielstein, Eva Bartz ·

    Time-Series Forecasting in Safety-Critical Environments: An EU-AI-Act-Compliant Open-Source Package

    arXiv:2604.23859v1 Announce Type: new Abstract: With spotforecast2-safe we present an integrated Compliance-by-Design approach to Python-based point forecasting of time series in safety-critical environments. A review of the relevant open-source tooling shows that existing compli…

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