AI SageMaker Amazon sedang mengubah cara agensi angkasa memproses sejumlah besar data yang dihasilkan semasa misi angkasa. Syarikat itu mengumumkan pada 26 Jun 2025 bahawa algoritma Random Cut Forest (RCF) kini digunakan oleh NASA dan Blue Origin untuk mengesan anomali dalam data dinamik kapal angkasa daripada misi bulan.
Kerjasama ini memberi tumpuan khusus kepada analisis data daripada demonstrasi NASA dan Blue Origin bagi Sensor Deorbit, Penurunan, dan Pendaratan Bulan (BODDL-TP). Algoritma pembelajaran mesin tanpa penyeliaan ini mengenal pasti corak luar biasa dalam data kedudukan, halaju, dan orientasi kuaternion kapal angkasa yang mungkin menunjukkan detik-detik kritikal semasa operasi angkasa.
"Anomali ini berkemungkinan besar mewakili dinamik kenderaan kapal angkasa bulan pada peringkat manuver utama demonstrasi deorbit, penurunan, dan pendaratan," menurut dokumentasi teknikal Amazon. Teknologi ini dapat mengesan penyimpangan halus antara titik data sambil mengendalikan hubungan kompleks antara pelbagai parameter, menjadikannya sangat bernilai untuk pemantauan kapal angkasa.
Pelaksanaan ini menggunakan infrastruktur awan Amazon, dengan data misi disimpan dalam bucket S3 dan diproses melalui persekitaran JupyterLab AI SageMaker. Jurutera melatih model RCF menggunakan data misi sejarah, kemudian menggunakannya ke endpoint berskala untuk pengesanan anomali berterusan.
Kerjasama ini hadir pada masa penting untuk Blue Origin, yang sedang bersiap melancarkan pendarat bulan Blue Moon Mark 1 akhir tahun ini. Penemuan daripada pengesanan anomali boleh menjadi sangat penting bagi memastikan kejayaan misi ketika NASA dan syarikat angkasa komersial mengejar matlamat penerokaan bulan yang semakin berani.
Dengan mengenal pasti titik data anomali yang mungkin terlepas dalam jumlah data telemetri misi angkasa yang semakin meningkat secara eksponen, teknologi AI Amazon membantu meningkatkan pemantauan kesihatan kapal angkasa, reka bentuk kejuruteraan, dan perancangan misi untuk penerokaan angkasa masa depan.