El proceso de desorbitación, descenso y aterrizaje de naves espaciales en la Luna es una tarea compleja que requiere un control riguroso y monitoreo constante de la dinámica vehicular. Un elemento crucial para el éxito de estas misiones es la detección de anomalías, técnica que permite identificar comportamientos inusuales en las naves y asegurar su óptimo funcionamiento.
A medida que las misiones espaciales aumentan en frecuencia y sofisticación, el volumen de datos de telemetría generados se incrementa de manera exponencial. Ante este desafío, AWS ha desarrollado aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático mediante Amazon SageMaker, que facilitan el análisis de estos datos sin omitir variaciones sutiles pero críticas en el comportamiento del vehículo.
En un reciente proyecto colaborativo, NASA y Blue Origin han empleado el algoritmo Random Cut Forest (RCF) para detectar anomalías en los datos de posiciones, velocidades y orientaciones cuaternas de demos de sensores en misiones lunares. Este enfoque empieza con una meticulosa limpieza de datos, asegurando su calidad para el análisis posterior. Amazon SageMaker se encarga de entrenar un modelo RCF, específicamente diseñado para identificar anomalías en los complejos datos dinámicos de las naves espaciales.
El procesamiento por lotes se utiliza para manejar eficientemente los grandes volúmenes de telemetría, y una vez que el modelo está entrenado y las anomalías detectadas, se generan potentes herramientas de visualización que resaltan estos eventos. Esta capacidad visual facilita una interpretación clara de los resultados, contribuyendo a una planificación de misiones más precisa y al monitoreo en tiempo real.
El almacenamiento de datos y recuperación se realizan mediante Amazon Simple Storage Service (S3), garantizando una gestión eficiente de los costos. Los sistemas de detección de anomalías ofrecen un enfoque eficaz para analizar el comportamiento de las naves espaciales y mejorar la seguridad, verificación y desempeño de sus sistemas.
El algoritmo RCF, caracterizado por su capacidad para detectar anomalías en datos multidimensionales, crea múltiples árboles de decisión mediante la segmentación aleatoria del espacio de datos. Esta técnica asigna puntajes a cada dato, indicando la probabilidad de que sea una anomalía. Al aplicarlo a vectores de 10 dimensiones que integran posición, velocidad y orientación cuaternión, el RCF ha demostrado ser una herramienta efectiva para identificar desviaciones críticas en la dinámica de la nave.
Este avance no solo mejora la comprensión y atención ante posibles fallos, sino que también contribuye significativamente al diseño ingenieril y planificación de futuras misiones espaciales.
