Inteligencia artificial de código abierto de IBM para optimizar las comunicaciones por satélite y predecir las trayectorias de los desechos espaciales

IBM anunció hoy dos nuevos proyectos de código abierto que tienen como objetivo resolver los desafíos técnicos en torno a los satélites cúbicos, un tipo de satélite miniaturizado para la investigación espacial y el conocimiento de la situación espacial. Ambos fueron construidos por el equipo Space Tech Hub de la compañía y están disponibles como implementaciones en contenedores en la plataforma Red Hat OpenShift de IBM.

El equipo de Space Tech Hub, dirigido por el distinguido ingeniero de IBM y CTO de tecnología espacial Naeem Altaf, a menudo colabora con agencias estatales, universidades y empresas de tecnología espacial para experimentar con soluciones para naves espaciales y satélites. Hoy, el equipo presentó KubeSat, un marco independiente diseñado para satélites pequeños que admite la optimización de la comunicación. También dieron a conocer el sistema Space Situational Awareness (SSA), que se basa en una serie de algoritmos que determinan dónde están los objetos hechos por humanos que orbitan la Tierra y dónde pueden moverse en el futuro.

“Nuestro equipo está comprometido con el avance del futuro de la innovación espacial. Con la proliferación de satélites de todos los tamaños en la órbita terrestre inferior en el espacio, se producirán enormes cantidades de datos relacionados con la observación de la Tierra, la gestión del tráfico espacial y la conciencia de la situación espacial «, escribió IBM en una publicación en Blog.

KubeSat

IBM describe KubeSat como una suite «cognitiva» diseñada para simular la mecánica orbital de objetos utilizando Orekit, una biblioteca de dinámica espacial de bajo nivel escrita en Java. Utiliza cálculos para restringir las comunicaciones entre satélites, sensores terrestres y más, incorporando servicios de mensajería NATS, optimizando las comunicaciones a través del aprendizaje automático y publicándolas en un tablero. (NATS es un sistema de mensajería de alto rendimiento que actúa como una cola de mensajería distribuida). IBM afirma que KubeSat puede usarse para simular cómo los satélites cúbicos forman grupos e interactúan con cosas como estaciones terrestres.

La arquitectura de KubeSat permite a los usuarios intercambiar modelos de IA para casos de uso específicos. Las comunicaciones entre enjambres de satélites pueden ser autónomas, lo que permite que los enjambres se integren o se separen según sea necesario.

Junto con KubeSat, IBM está abriendo el código de la aplicación para Orekit, que desarrolló con estudiantes universitarios de la Universidad de Stanford. Las extensiones de Orekit ayudan a simular comunicaciones de satélite a satélite, de satélite a tierra y de satélite a tierra a través de una plataforma de mensajería NATS en malla, opcionalmente con una capa de visualización personalizada.

Conciencia de la situación espacial (SSA)

El sistema SSA de código abierto actual se desarrolló en colaboración con el profesor Dr. Moriba Jah de la Universidad de Texas, Austin. Al aprovechar las técnicas de inteligencia artificial para identificar cuándo los modelos físicos predicen incorrectamente la posición futura de un objeto, SSA evita la trampa de tener que crear un modelo para predecir toda la dinámica orbital de un objeto.

Se estima que decenas de miles de objetos artificiales orbitan la Tierra, viajando a velocidades superiores a los 8.000 metros por segundo. De manera problemática, los datos de ubicación de estos objetos tienden a ser poco frecuentes y ruidosos, y fenómenos como el espacio-tiempo y la densidad atmosférica afectan sus trayectorias de manera impredecible.

La SSA extrae datos del Comando Estratégico de EE. UU. Para entrenar modelos básicos de IA. Para la mayoría de los objetos en órbita terrestre baja, el conjunto de datos se actualiza una vez al día, dice IBM. Un modelo basado en la física proyecta las perturbaciones en la órbita de un objeto causadas por la Tierra, mientras que un modelo de aprendizaje automático anticipa errores en las predicciones del modelo físico. SSA combina los dos modelos y ajusta la predicción del modelo físico en función del error esperado.

«Modelar y predecir el impacto de los objetos espaciales antropogénicos es un problema definitorio de Space Age 2.0», continuó IBM. «Al abrir una tubería completa para hacer predicciones orbitales y visualizar los resultados, ahora puede unirse a nuestra misión para resolver el problema de la ‘basura espacial'».

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