IBM peut ne plus avoir la pertinence qu'elle avait dans le domaine de l'informatique personnelle et d'entreprise. SCependant, il continue d'être un chef de file dans la recherche sur la façon d'appliquer la technologie de l'information à des utilisations scientifiques.
Dans cet article, nous allons parler de deux projets open source; Connaissance de la situation spatiale et Kubesat. Ces projets visent à améliorer la communication entre les satellites et aident à prédire la trajectoire des débris spatiaux. Ce dernier est de les empêcher d'entrer en collision avec les satellites et de les laisser inactifs.
En rendant ces deux projets open source, l'entreprise cherche à donner accès à plus de personnes aux technologies spatiales et à démocratiser l'accès à l'espace pour tous.
Open source et espace. Les deux projets IBM
Conscience de la situation spatiale (SSA)
Des dizaines de milliers d'objets spatiaux fabriqués par l'homme (ASO) gravitent autour de la Terre. À cela, il faut ajouter celles qui seront générées à la suite de l’entrée d’entreprises privées et d’autres pays comme Israël ou l’Inde dans la course à l’espace.
Les ASO varient en taille de taches de peinture de quelques centimètres de diamètre à la Station spatiale internationale. Un petit morceau de peinture n'est peut-être pas dangereux sur notre planète, mais lorsqu'il se déplace à une vitesse d'environ 8.000 XNUMX mètres par seconde, une collision avec un satellite ou un autre véhicule habité peut provoquer une catastrophe.
Le projet, développé par l'équipe IBM Space Technology, vous permet de déterminer où se trouvent les ASO (établissant l'orbite) et où ils se trouveront dans le futur (prédire l'orbite). Les responsables ont reçu les conseils du Dr Moriba Jah de l'Université du Texas à Austin.
Les méthodes de prédiction orbitale les plus avancées sont basées sur des modèles physiques. Pour réussir, ces modèles nécessitent des données extrêmement précises sur l'ASO et son environnement.
Le problème à résoudre est que les données de localisation obtenues sur l'emplacement des ASO par les capteurs au sol sont peu fréquentes et avec des interférences. On ne sait pas non plus comment des phénomènes tels que la météorologie spatiale et la densité atmosphérique affectent les ASO.
Le projet cherche utiliser des méthodes d'apprentissage automatique, non pas pour prédire les orbites, mais pour créer des modèles qui apprennent quand des modèles physiques prédisent incorrectement l'emplacement futur d'un ASO. Si vous essayiez de construire un modèle qui prédit toute la dynamique orbitale d'un ASO, vous auriez besoin de beaucoup de données pour apprendre la mécanique orbitale. Les modèles physiques en savent beaucoup sur la dynamique orbitale, il suffit donc de savoir quand et pourquoi ils se trompent.
KubeSat
Comme alternative aux satellites traditionnels coûteux, de nombreuses petites entreprises et groupes de recherche prévoient d'utiliser essaims de satellites (groupes de satellites qui travaillent ensemble pour effectuer des tâches spécifiques). Pour que l'essaim soit créé et contrôlé, vous avez besoin d'un outil logiciel, ainsi que d'un logiciel de support supplémentaire pour vos objectifs spécifiques.
KubeSat es un cadre cognitif autonome conçu pour des essaims de satellites cubiques qui permet la simulation et l'optimisation des communications multisatellites.
Le projet permet de simuler la mécanique orbitale précise de chaque objet à travers Orékit. Il utilise ensuite ces calculs pour imposer des restrictions aux communications entre les satellites, la station au sol et les capteurs au sol.
D'autre part, il intègre les services de messagerie NATS; optimiser vos communications grâce à l'apprentissage par renforcement.
Ce cadre il suit les principes de l'intelligence en essaim tels que la conscience, l'autonomie, la solidarité, l'extensibilité et la résistance.
IBM espère qu'en rendant le projet open source, il démocratisera l'industrie des essaims de satellites et permettra aux petits opérateurs de tirer parti de la technologie spatiale.
En l'utilisant, des modèles d'apprentissage par renforcement peuvent être créés pour des cas d'utilisation spécifiques. La collaboration et les communications entre ces essaims de satellites peuvent être autonomes, permettant aux essaims de s'intégrer ou de se séparer selon les besoins.
Le code de l'application Orekit, la bibliothèque de base pour la mécanique orbitale, s'ouvre également. Ces extensions permettent de simuler les communications entre satellites, entre satellites et stations au sol, et entre capteurs satellites et sol, via une plateforme de messagerie NATS.