menu
close

AI ng Amazon, Pinapagana ang Pagsusuri ng Datos ng Misyon sa Kalawakan ng NASA

Binabago ng SageMaker AI platform ng Amazon ang eksplorasyon sa kalawakan sa pamamagitan ng Random Cut Forest algorithm nito, na ngayon ay tumutulong sa NASA at Blue Origin sa pagsusuri ng masalimuot na telemetry data ng mga spacecraft. Natutukoy ng teknolohiyang ito ang mga anomalya sa datos ng posisyon, bilis, at oryentasyon mula sa mga sensor ng lunar mission, na nagbibigay-daan sa mga inhinyero na matukoy ang mahahalagang estado ng sasakyang pangkalawakan habang isinasagawa ang mga operasyon. Ang kolaborasyong ito ay isang makabuluhang hakbang sa paggamit ng artificial intelligence sa pananaliksik at komersyal na operasyon sa kalawakan.
AI ng Amazon, Pinapagana ang Pagsusuri ng Datos ng Misyon sa Kalawakan ng NASA

Binabago ng SageMaker AI ng Amazon ang paraan ng pagproseso ng mga ahensya ng kalawakan sa napakalaking dami ng datos na nalilikha tuwing may misyon sa kalawakan. Inanunsyo ng kumpanya noong Hunyo 26, 2025, na ginagamit na ng NASA at Blue Origin ang Random Cut Forest (RCF) algorithm nito upang matukoy ang mga anomalya sa datos ng dynamics ng spacecraft mula sa mga lunar mission.

Nakatuon ang kolaborasyong ito sa pagsusuri ng datos mula sa demonstrasyon ng NASA at Blue Origin ng lunar Deorbit, Descent, at Landing Sensors (BODDL-TP). Ang unsupervised machine learning algorithm na ito ay tumutukoy ng kakaibang mga pattern sa datos ng posisyon, bilis, at quaternion orientation ng spacecraft na maaaring magpahiwatig ng mahahalagang sandali sa mga operasyon sa kalawakan.

"Ang mga anomalya na ito ay malamang na kumakatawan sa dynamics ng sasakyang lunar sa mga pangunahing yugto ng maneuver ng deorbit, descent, at landing demonstration," ayon sa teknikal na dokumentasyon ng Amazon. Kayang tukuyin ng teknolohiyang ito ang maliliit na paglihis sa pagitan ng mga datos habang pinangangasiwaan ang masalimuot na ugnayan ng maraming parameter, kaya't napakahalaga nito para sa pagmamanman ng mga spacecraft.

Gamit ang cloud infrastructure ng Amazon, iniimbak ang mission data sa S3 buckets at pinoproseso sa pamamagitan ng JupyterLab environment ng SageMaker AI. Sinasanay ng mga inhinyero ang RCF model gamit ang historical mission data, at pagkatapos ay dine-deploy ito sa isang scalable endpoint para sa tuloy-tuloy na anomaly detection.

Dumarating ang partnership na ito sa mahalagang panahon para sa Blue Origin, na naghahanda nang ilunsad ang Blue Moon Mark 1 lunar lander nito ngayong taon. Maaaring maging kritikal ang mga natuklasan mula sa anomaly detection upang matiyak ang tagumpay ng misyon, lalo na't parehong NASA at mga pribadong kumpanya sa kalawakan ay naglalayong makamit ang mas ambisyosong mga layunin sa eksplorasyon ng buwan.

Sa pagtukoy ng mga anomalya sa datos na maaaring hindi mapansin sa napakabilis na paglago ng telemetry data mula sa mga misyon sa kalawakan, tumutulong ang AI technology ng Amazon upang mapabuti ang pagmamanman sa kalusugan ng spacecraft, disenyo ng engineering, at pagpaplano ng mga susunod na misyon para sa hinaharap na eksplorasyon sa kalawakan.

Source:

Latest News