MOUNTAIN VIEW, California – Las empresas están siendo cautelosas a la hora de aplicar inteligencia artificial a la fabricación de satélites. Por ejemplo,
Blue Canyon Technologies quiere comprender mejor cómo la IA puede ayudar a la fabricación sin comprometer la ciberseguridad.
“Cuando intentas enseñarle a una máquina de IA, ¿de dónde viene? van tus datos? preguntó Chris Winslett, director ejecutivo de Blue Canyon Technologies, en la conferencia Satellite Innovation aquí. «También existen preocupaciones sobre la extracción de datos de aplicaciones externas. ¿De dónde provienen?
Sin embargo, la IA puede ayudar en el proceso de diseño de ingeniería en Blue Canyon, una subsidiaria de Raytheon Technologies «Quieres poder utilizar la IA para ayudarte a convertir más datos en información», dijo Winslett, para que las personas puedan tomarse su tiempo para tomar decisiones, en lugar de consultar una hoja de cálculo, agregó
. NanoAvionics colocará sus satélites en el bus de microsatélites MP42, como el que se muestra aquí. Crédito: Konsberg NanoAvionics
Karolis Senvaitis, directora de operaciones técnicas de Kongsberg NanoAvionics, comparte las preocupaciones de Winslett sobre los modelos de IA. «¿Cómo puedes confiar en lo que estás recibiendo? ¿Cuál es la fuente? -Preguntó Senvaitis. Senvaitis dijo: “Si agregas resultados, ¿obtienes los resultados que deseas?”
.
A pesar de Sin embargo, está de acuerdo en que la IA es útil para recopilar y analizar grandes conjuntos de datos.
Ilustración de la tecnología de autobús satelital clase Saturno de Blue Canyon. Proveedor de servicios: BCT
La procedencia de los datos ya no es un problema para Machina Labs, una startup en crecimiento en Los Ángeles. Tecnología robótica para la producción de herramientas metálicas. En lugar de recopilar datos de innumerables fuentes o proveedores, Machina Labs genera sus propios datos.
«Muchos de nuestros procesos incorporan a nuestros ingenieros de diseño e ingeniería «mediante el uso de sensores de carga y posición», dijo John Borrego, vicepresidente. presidente de fabricación en Machina Labs, además de equipos y software de escaneo de alta precisión, podemos determinar si una pieza cumple con los requisitos”. .
Los datos de los sensores y dispositivos se almacenan en la nube segura.
«Recién estamos comenzando, ya que actualmente tenemos datos en el mundo real que se pueden usar y aprovechar para optimizar procesos y minimizar cualquier tipo de defecto de calidad para futuras piezas”, dijo Borrego.
