IBM開源了太空情勢感測(Space Situational Awareness,SSA)以及Kubesat專案,使用者可以將這兩容器化專案,部署到IBM Cloud上的Red Hat OpenShift上執行。IBM提到,他們希望透過開源這兩個專案,使太空應用更加普及,對於太空技術有興趣的開發者,也可以協助改善專案。

太空情勢感測能夠找出靠近地球的物體,事實上,目前已經有成千上萬個人造太空物體繞著地球運行,隨著私人火箭的發展,人造太空物體進入軌道的速度將大幅增加。人造太空物體的大小不一,從直徑數公分剝落的油漆,到國際太空站都有,IBM提到,雖然一小片油漆聽起來不危險,但是當油漆片在太空中以每秒8公里的速度前進,撞上衛星或是其他交通工具,可能會發生災難性的後果。

而IBM的太空團隊發展太空情勢感測技術,除了能夠找出人造太空物體的位置之外,還能預測物體移動的軌道,雖然軌道可以利用物理模型預測,但IBM提到,這些模型需要物體本身與環境及其準確的資料,但是因為地表感測器獲取的ASO資料很少,而且充滿雜訊,也不清楚太空天氣和大氣密度影響物體移動的行為,因此IBM決定使用機器學習方法,來改進軌道預測方法。

IBM的SSA專案,並非直接預測軌道,而是創建一個模型,學習偵測物理模型發生錯誤的情況,IBM提到,要是他們要利用機器學習來預測軌道,那他們就需要大量的資料來學習軌道的原理,但是物理模型已經具備部分軌道動力學的知識,因此IBM利用機器學習偵測物理模型的誤差,來修正物理模型的預測結果。

另一個稱為KubeSat的專案,則是一個認知自動化框架,是為立方衛星群設計,可以模擬和最佳化多衛星通訊。立方衛星是一種小型衛星,大小約只有10立方公分,在2013年以前,立方衛星多由學術單位發射,執行科學性研究與探索,而在2014年之後,大多數新部署的立方衛星用於商業或業餘專案。

IBM提到,當前許多新創與研究團隊,已經能夠透過發射低成本衛星,達到支援軟體或是執行特定任務的目的,而KubeSat能夠讓衛星產業更加普及,允許較小的營運商得以利用太空技術,發展過去無法實現的衛星產業。KubeSat透過利用低階太空動力學函式庫Orekit,來模擬物體軌道,KubeSat可最佳化NATS訊息平臺上,衛星對衛星、衛星對地面接收站和衛星對地表感測器間的通訊。

KubeSat可被用在特殊使用案例,建置增強學習模型,並且用作許多衛星群的底層軟體,透過自動化這些衛星群間的協作和通訊,使衛星群能夠自主動態分群,而這種衛星模組化分群,則是各種衛星程式的運作關鍵。

IBM提到,這些是太空邊緣運算的應用,衛星透過推理和資料過濾功能,以基本的方式處理資料,接下來雲端技術會進入到技術堆疊中,接收地面站匯總的原始衛星資料,並執行更進一步的處理。


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