Gartner ennustaa, että vuoteen 2028 mennessä väärin konfiguroitu tekoäly kyberfyysisessä järjestelmässä sulkee kansallisen kriittisen infrastruktuurin G20-maassa. Kyse ei ole kyberhyökkäyksestä vaan omasta järjestelmästä. Virhe voi syntyä päivitysskriptistä, mallin parametreista tai yksinkertaisesta konfiguraatiomuutoksesta.
Gartner tarkoittaa kriittisillä sähköverkkoja, teollisuuden ohjausjärjestelmiä, automaativerkkoja, IIoT-ympäristöjä sekä muita fyysistä maailmaa suoraan ohjaavia järjestelmiä. Kun tekoälyä käytetään näiden optimointiin ja autonomiseen ohjaukseen, virheellinen malli voi tehdä teknisesti loogisen mutta operatiivisesti vaarallisen päätöksen.
Esimerkkinä mainitaan moderni sähköverkko. Reaaliaikainen AI tasapainottaa tuotantoa ja kulutusta. Jos ennustemalli tulkitsee kysyntäpiikin epävakaudeksi, se voi laukaista tarpeettoman kuorman irtikytkennän tai verkon eristämisen. Seurauksena voi olla laajamittainen sähkökatko.
Gartnerin mukaan riski kasvaa, koska modernit AI-mallit toimivat käytännössä mustina laatikoina. Pieni konfiguraatiomuutos voi muuttaa järjestelmän emergenttiä käyttäytymistä tavalla, jota kehittäjä ei ennakoi. Ongelma ei siis ole pelkästään koodissa vaan mallin kompleksisuudessa.
Ratkaisuksi yhtiö vaatii pakollista “safe override mode” -mekanismia eli hallittua tappokytkintä kaikkiin kriittistä infrastruktuuria tukeviin AI-järjestelmiin. Ihmisellä on oltava viimeinen kontrolli myös täysin autonomisessa tilassa. Lisäksi suositellaan täysimittaisia digitaalisia kaksosia päivitysten testaamiseen ennen käyttöönottoa sekä reaaliaikaista monitorointia ja palautusmekanismeja.
Teollisuusrobotiikan nopea kasvu ja siirtymä kohti teollisuus 4.0 -ympäristöä nostavat ajoituksen kriittiseksi suorituskykytekijäksi. Älykkäät robotit, IoT-verkot ja tekoälypohjainen laadunvalvonta edellyttävät alle mikrosekunnin synkronointia, johon perinteiset kvartsiratkaisut eivät aina pysty vastaamaan vaativissa tehdasolosuhteissa. Piipohjaiset MEMS-ajoituspiirit tarjoavat tarvittavan vakauden, iskunkestävyyden ja lämpötilansietokyvyn.
