L’IA SageMaker d’Amazon transforme la façon dont les agences spatiales traitent l’immense volume de données générées lors des missions spatiales. L’entreprise a annoncé le 26 juin 2025 que son algorithme Random Cut Forest (RCF) est utilisé par la NASA et Blue Origin pour détecter les anomalies dans les données dynamiques des engins spatiaux issues des missions lunaires.
La collaboration vise particulièrement l’analyse des données issues de la démonstration des capteurs de désorbitation, de descente et d’atterrissage lunaires (BODDL-TP) de la NASA et de Blue Origin. Cet algorithme d’apprentissage automatique non supervisé identifie les schémas inhabituels dans les données de position, de vitesse et d’orientation quaternion des engins spatiaux, qui pourraient signaler des moments critiques lors des opérations spatiales.
« Ces anomalies représentent fort probablement la dynamique du véhicule spatial lunaire à des étapes clés des manœuvres de désorbitation, de descente et d’atterrissage », selon la documentation technique d’Amazon. La technologie permet de détecter des écarts subtils entre les points de données tout en gérant des relations complexes entre de multiples paramètres, ce qui la rend particulièrement précieuse pour la surveillance des engins spatiaux.
La mise en œuvre s’appuie sur l’infrastructure infonuagique d’Amazon, avec les données de mission stockées dans des compartiments S3 et traitées dans l’environnement JupyterLab de SageMaker AI. Les ingénieurs entraînent le modèle RCF à partir de données historiques de mission, puis le déploient sur un point de terminaison évolutif pour la détection continue d’anomalies.
Ce partenariat survient à un moment clé pour Blue Origin, qui se prépare à lancer son atterrisseur lunaire Blue Moon Mark 1 plus tard cette année. Les connaissances tirées de la détection d’anomalies pourraient s’avérer cruciales pour assurer le succès des missions, alors que la NASA et les entreprises spatiales commerciales poursuivent des objectifs d’exploration lunaire de plus en plus ambitieux.
En identifiant des points de données anormaux qui pourraient autrement passer inaperçus dans l’énorme volume croissant de télémétrie des missions spatiales, la technologie d’IA d’Amazon contribue à améliorer la surveillance de la santé des engins spatiaux, la conception technique et la planification des missions pour l’exploration spatiale future.