En un avance significativo para la exploración espacial, la NASA y Blue Origin han implementado una innovadora técnica para el monitoreo de sus vehículos lunares. Utilizando el poder del aprendizaje automático a través de Amazon SageMaker, se ha perfeccionado la detección de anomalías durante las fases críticas de desorbitación, descenso y aterrizaje en la Luna. La capacidad para identificar comportamientos inusuales en los sistemas de la nave es fundamental para garantizar la seguridad y éxito de las misiones.
Con la creciente complejidad y frecuencia de estas expediciones, el volumen de datos generados por los sensores ha aumentado exponencialmente. Para enfrentar este desafío, AWS ha desarrollado aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial, optimizando el proceso de análisis y prevención de fallos en las naves espaciales.
Recientemente, el algoritmo Random Cut Forest (RCF) fue empleado para detectar irregularidades en los datos relacionados con la posición, velocidad y orientación de una nave demostrativa de la NASA y Blue Origin. Este algoritmo no supervisado se especializa en identificar anomalías al analizar conjuntos de datos complejos y multidimensionales. Al preprocesar y limpiar estos datos, se asegura una base sólida para el análisis posterior.
Una vez entrenado el modelo RCF, se implementa un procesamiento por lotes para manejar grandes cantidades de datos de telemetría, lo que permite una administración eficiente en términos de costos y almacenamiento a través de Amazon Simple Storage Service (S3). Además, la visualización de resultados facilita la interpretación de patrones anómalos, ayudando a mejorar la planificación y monitoreo de las misiones.
La integración de datos de posición, velocidad y orientación proporciona una visión comprensiva del estado dinámico de los vehículos durante las misiones. Esto no solo es crucial para la planificación y verificación de seguridad, sino también para evaluar el desempeño general de los sistemas.
El Random Cut Forest, mediante su capacidad para segmentar el espacio de datos con hipersuperficies aleatorias y asignar puntajes de anomalía, ha demostrado ser una herramienta eficaz para desentrañar las complejidades de los datos de dinámica espacial. Al aplicarlo a vectores multidimensionales que integran datos críticos para la misión, provee una detección precisa de desviaciones que podrían afectar el éxito de las operaciones lunares.
