El estudio de detección de anomalías a través de inteligencia artificial está revolucionando la forma en que se analizan los datos de misiones espaciales, especialmente en operaciones críticas como el desorbitaje y aterrizaje lunar. La colaboración entre la NASA y Blue Origin ha demostrado el valor de estas tecnologías en la exploración espacial.
El algoritmo Random Cut Forest (RCF) de Amazon SageMaker ha sido crucial para identificar comportamientos anómalos en datos de sensores de naves espaciales. Este sistema permite reconocer estados críticos, mejorando así la mitigación de fallos y optimizando el diseño ingenieril y la planificación de misiones. Dado el incremento en la complejidad de las misiones, manejar eficientemente el creciente volumen de datos se ha vuelto imprescindible.
En la reciente implementación, el RCF fue utilizado para analizar datos de posición, velocidad y orientación de una demo de sensores para el Desorbitaje, Descenso y Aterrizaje Lunar. Al enfocarse en el preprocesamiento y limpieza de datos, SageMaker AI entrenó un modelo especializado para detectar anomalías, demostrando ser eficaz en la gestión masiva de datos a través de procesamiento por lotes.
La visualización de resultados destaca las anomalías, lo que facilita su interpretación y toma de decisiones. Además, Amazon S3 asegura la gestión rentable de estos datos dentro de SageMaker AI. La combinación de diferentes tipos de datos proporciona una visión integral del estado del vehículo, crucial para la planificación, monitoreo y seguridad de las misiones.
El algoritmo RCF, que funciona de manera no supervisada, segmenta el espacio de datos para detectar anomalías en vectores de alta dimensión. Este enfoque fue probado con éxito en vectores de 10 dimensiones, integrando posición, velocidad y orientación, y evidenció su eficiencia al identificar desviaciones significativas en la dinámica de la nave.
La integración de inteligencia artificial en el análisis de datos espaciales no solo mejora la seguridad y eficiencia de las misiones, sino que también promete avances significativos en la exploración espacial futura.
