Os engenheiros da WVU abordam os problemas da NASA através da inteligência artificial
Postado em 14 de janeiro de 2022 por
Ali Baheri e Piyush Mehta, professores do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial da West Virginia University, receberam uma doação de US$ 100.000 do programa EPSCoR Rapid Response Research (R3) da NASA para explorar o uso de inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para diagnóstico de falhas a bordo de nave espacial.
“O conteúdo desta pesquisa visa descobrir as falhas e cenários mais prováveis ​​em um ambiente simulado antes de implantar um sistema de tomada de decisão no mundo real”, disse Baheri. “Muitos sistemas autônomos operam em ambientes não estruturados, caóticos e em rápida mudança. Operando em tal situação desordenada, muitas vezes há uma possibilidade considerável de mau funcionamento do sistema ou de componentes nesses sistemas e, portanto, raciocinar sobre seus comportamentos de segurança e compreender a origem das falhas continua sendo uma direção importante para a pesquisa.”
“A pesquisa se concentrará nos casos de uso do simulador operacional da NASA para pequenos satélites como um conjunto de ferramentas desenvolvidas pelo Centro Independente de Verificação e Validação Katherine Johnson da NASA, onde o objetivo é testar e verificar os modelos de controle habilitados para IA, o 'sistema em teste '”, disse NASA WV EPSCoR, Diretora, Dra. Melanie Page.
Operações anormais, ou mau funcionamento, de subsistemas causados ​​por falhas de componentes em um satélite autônomo fazem com que ele entre no que é conhecido como modo de segurança. Enquanto estiver neste modo de operação, o subsistema de comando e tratamento de dados desliga todas as funções e componentes não essenciais, como instrumentos científicos, e aguarda uma sequência de comando de saída do estado do controle de solo, após diagnóstico e análise manual de falhas. Entretanto, toda a recolha de dados científicos é interrompida e perdida.
Atualmente, as naves espaciais têm um paradigma de comunicação up-link/down-link de e para uma estação terrestre. Algumas dependências e problemas relativos a este método de comunicação são atraso de tempo, largura de banda, proximidade e perda de dados. Por estas razões, não é eficiente depender deste método de comunicação para tirar uma nave espacial do modo de segurança, o que estabelece assim a necessidade de um mecanismo de detecção e diagnóstico de falhas a bordo.
“Um mecanismo de detecção e diagnóstico de falhas a bordo baseado em IA e ML seria capaz de salvar dados científicos valiosos, bem como outros recursos, permitindo que naves espaciais fizessem previsões e decisões a bordo de uma missão sem a necessidade de comunicação terrestre”, disse Baheri.
Baheri e Mehta disseram que as atuais técnicas de mitigação de falhas a bordo utilizam métodos automatizados, onde as falhas são desencadeadas por lógica predeterminada e regras baseadas em limites, colocando a espaçonave ou conjunto de instrumentos em um estado de modo de segurança. A maior parte da literatura anterior concentra-se em abordagens baseadas em lógica e/ou gráficos ou árvores causais projetados preventivamente. Embora esses métodos sejam altamente bem-sucedidos para detecção e diagnóstico de falhas, eles geralmente só podem considerar falhas nominais, e não tanto quanto falhas anômalas, nunca vistas antes. Como resultado, o foco desta pesquisa está no tratamento de falhas anômalas, ao mesmo tempo que leva em consideração as falhas nominais.
A atual direção de pesquisa que está sendo tomada para resolver este problema é através do treinamento de agentes de aprendizagem por reforço. Esta escolha foi feita porque há muito pouca literatura relativa ao uso de aprendizagem por reforço com dados de telemetria para detecção e diagnóstico de falhas, o que implica que o potencial da aprendizagem por reforço não foi explorado tanto quanto deveria ser. Além disso, a aprendizagem por reforço muda o paradigma da IA ​​da previsão para a tomada de decisões, e isso é bastante útil para esta aplicação.
“Esta abordagem de pesquisa abriu uma janela de oportunidade para interação com os principais cientistas de Goddard e da sede da NASA”, disse Page. “Nos rápidos avanços da inteligência artificial, é essencial desenvolver novas abordagens para análise e descoberta.”
Baheri e Mehta estão planejando introduzir atividades educacionais e de treinamento dentro do projeto e propuseram organizar um ano de eventos de educação, treinamento e networking em IA e ML. Enquanto o recrutamento estiver em curso, a equipa organizará webinars para explicar os desafios actuais, aprender colectivamente através da literatura e desenvolver novas perspectivas e abordagens. Perto do final do projeto, dependendo dos regulamentos do COVID, uma semana de hack de uma semana será realizada na WVU
Mais pesquisas e testes estão sendo realizados nesses algoritmos neste momento, e os resultados são esperados em breve. Juntando-se a Baheri e Mehta no projeto está Lunet Yifru, estudante de mestrado em engenharia mecânica no Statler College.
A pesquisa foi viabilizada pela concessão da NASA #80NSSC21M0140.
Esta entrada foi publicada em Benjamin M. Statler College of Engineering and Mineral Resources, NASA R3, NASA RID, NASA RI.