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2024-10-23 02:21:00
カリフォルニア州マウンテンビュー – 企業は衛星製造への人工知能の適用を慎重に進めている。
たとえば、Blue Canyon Technologies は、AI がサイバーセキュリティを危険にさらすことなく製造にどのように貢献できるかをより深く理解したいと考えています。
ブルーキャニオンテクノロジーズゼネラルマネージャーのクリス・ウィンスレット氏は、ここで開催された衛星イノベーションカンファレンスで、「AIマシンに教えようとしているとき、データはどこに行くのでしょう」と尋ねた。 「外部アプリケーションからデータを取り込むことにも懸念があります。彼らはどこから来たのですか？」
それでも、AI はレイセオン テクノロジーズの子会社であるブルー キャニオンのエンジニアリング設計プロセスを支援できます。
「AI を使用して大量のデータを情報に変換できるようにしたいと考えています」とウィンスレット氏は言います。そうすれば、人々はスプレッドシートに目を通すのではなく、意思決定に時間を費やすことができる、と同氏は付け加えた。
NanoAvionics は、ここに写真にあるような MP42 超小型衛星バスを衛星のベースとします。クレジット: Konsberg NanoAvionics
コングスベルグ ナノアビオニクス
Kongsberg NanoAvionics エンジニアリング オペレーション ディレクターの Karolis Senvaitis 氏も、AI モデルに関する Winslett 氏の懸念を共有しています。
「自分が得ているものをどうやって信頼できるのですか？ソースは何ですか？」センヴァイティスは尋ねた。 「結果を集計している場合、望む結果が得られていますか?」
これらの疑問に明確に答えられるまでは、「これが製造やテストに直接組み込まれるとは考えにくいです」とセンヴァイティス氏は語った。
ただし、大規模なデータセットの収集と分析には AI が役立つという点には同氏も同意しました。
ブルーキャニオンテクノロジーズのサターン級衛星バスのイラスト。クレジット: BCT
マキナラボ
データの出所は、ロサンゼルスの新興企業であるmachina Labsにとってそれほど問題ではありません。 金属工具製造用ロボット技術。 machina Labs は、無数のソースやサプライヤーからデータを取り込むのではなく、独自のデータを生成します。
「当社のプロセスの多くには、設計エンジニアとプロセス開発エンジニアが組み込まれており、彼らは基本的に、当社の成形ロボットによって生成されるこの大量のデータを解釈します」と、Machina Labs の生産担当副社長である John Borrego 氏は述べています。 「荷重センサーと位置センサー、高精度のスキャン ソフトウェアとデバイスを使用することで、部品が要件を満たしているかどうかを判断できます。」
センサーとデバイスからのデータは安全なクラウドに保存されます。
「私たちは表面をなぞっただけです。なぜなら、プロセスを最適化し、将来の部品のあらゆる種類の品質欠陥を減らすために使用および活用できる具体的なデータが得られたからです」とボレゴ氏は述べています。
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