Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Rumo a operações autónomas de naves espaciais usando aprendizagem de máquina

Bomghar vermelho

A democratização da exploração espacial deve-se em grande parte ao desenvolvimento de pequenos satélites de código aberto (por exemplo, Cubesats, satélites cúbicos de 10x10x10cm). Uma das necessidades críticas da exploração espacial num futuro próximo é aumentar as operações das naves espaciais para poder gerir dezenas de milhares de satélites; literalmente vários robôs no espaço com sistemas dinâmicos complexos. O projeto Polaris é totalmente open source, tem como objetivo analisar a telemetria de sistemas robóticos, aprender com a mesma, manter os operadores atentos e gerar conhecimento transferível para diferentes missões com ativos robóticos semelhantes. Este projeto tem três vertentes: pesquisa e normalização de dados de sinais de rádio recolhidos pelas estações SatNOGS (200 estações terrestres de código aberto em todo o mundo), modelos de aprendizagem automática para análise de dependências, segmentação do comportamento contextual de séries temporais e previsões para a prevenção de anomalias, e no final, visualização de dados para explicar os modelos de aprendizagem automática e fornecer widgets para a consciência situacional dos operadores. Nesta palestra, abordarei os modelos de aprendizagem automática desenvolvidos e como rastreamos as dependências entre telemetrias e como a visualização de gráficos nos permite navegar em conjuntos de dados de alta dimensão. Partilharei os passos que estamos a seguir para compor futuras operações e monitorização autónoma de satélites e como o código aberto desempenha um papel essencial.