Mākslīgais intelekts satelītu, kosmosa, dronu un telekomunikāciju pakalpojumos
TS2 Space ir padarījis MI par stratēģisku pīlāru katrā sniegtajā pakalpojumā — no orbītas līdz okeāniem, no pilsētu ielām līdz attāliem robežapgabaliem. Zemāk ir pārskats par galvenajām darbības jomām, kurās mēs izmantojam mašīnmācīšanās un autonomās lēmumu pieņemšanas tehnoloģijas, kā arī konkrēti piemēri, kas jau tiek izmantoti mūsu projektos un partneru ekosistēmas ietvaros.
SATELĪTS
Satelītu komunikācijas un zemes infrastruktūra
TS2 Space izmanto MI, lai padarītu satelīta savienojumus gudrākus – autonomā zemes stacijas programmatūra plāno savienojumus, pārdala joslas platumu reāllaikā un atklāj aparatūras problēmas, pirms tās izraisa dīkstāvi, nodrošinot izturīgu un izmaksu ziņā efektīvu savienojamību jebkur uz Zemes.
Autonoma zemes stacijas kontrole
ML aģenti plāno savienojumus, pielāgo antenu virzību un lejupielādes ātrumus reāllaikā.
Prognozējošā apkope
Dziļās mācīšanās modeļi skenē telemetriju, lai laikus atklātu neizdodošus pastiprinātājus vai šķīvju piedziņas mehānismus.
MI balstīta RF-spektru pārvaldība
Neironu tīkli klasificē traucējumus un autonomi pārregulē kanālus vai maina polaritāti.
Dinamiska joslas platuma cenu noteikšana un maršrutēšana
Pastiprinātas mācīšanās aģenti balansē QoS, aizturi un izmaksas starp GEO/MEO/LEO savienojumiem.
KOSMOSS
Kosmosa operācijas un orbitālā drošība
No orbītas vieglie mašīnmācīšanās modeļi uzrauga satelītu stāvokli, prognozē sadursmes riskus un pat plāno izvairīšanās manevrus, sniedzot operatoriem ātrākus, ar datiem balstītus lēmumus, kas sargā misijas un samazina slodzi rosīgajās zemās orbītas joslās.
Borta anomāliju noteikšana
Viegli neironu tīkli darbojas orbītā, lai sekundēs atklātu termālās vai jaudas kļūmes.
Autonoma sadursmju novēršanas plānošana
MI izvērtē sakritības brīdinājumus un var augšupielādēt manevrus bez cilvēka iesaistes.
Kosmosa atkritumu riska prognozēšana
ML prognozē augsta riska orbitālās zonas vairākus mēnešus iepriekš, atbalstot konstelāciju izstrādi.
Trešo pušu satelītu uzvedības analīze
Datorredzes un secību apguves rīki nosaka neparastas manevrus.
DRONI
Dronu platformas un bezpilota sistēmas
TS2 MI darbinātie droni pārvērš neapstrādātu attēlveidi par lietojamiem datiem – kartējot kultūraugu stresu, patrulējot robežas un autonomi navigējot sarežģītā pilsētas gaisa telpā – nodrošinot augstas precizitātes rezultātus ar minimālu cilvēka iesaisti.
Precīzās lauksaimniecības analītika
CNN klasificē kultūraugu stresu, biomasu un nezāļu blīvumu no multispektrāliem attēliem.
MI maršrutu plānošana un sadursmju novēršana
Reāllaika plānotāji ģenerē 3D maršrutus ap dinamiskajiem šķēršļiem.
Robežu un drošības uzraudzība
Videoanalītika atklāj ielaušanās gadījumus, kontrabandas rakstus un anomālus siltuma paraugus.
Kaujās izmantojamā autonomā trieciena vadība
Iepriekš programmēta navigācija un borta mērķu atpazīšana ļauj turpināt misiju arī pēc GPS/komunikāciju zuduma.
TELEKOMUNIKĀCIJAS
Telekomunikāciju tīkli un 5G/IoT
Zemes un hibrīdajos tīklos prognozējošā analītika jau prognozē bojājumus, optimizē datu plūsmas un vada nodomu balstītus tērzēšanas robotus, ļaujot operatoriem samazināt darbības izmaksas, uzlabot pakalpojumu kvalitāti un nodrošināt vienmēr ieslēgtu savienojamību pat vissarežģītākajos apstākļos.
Prognozējošā tīkla apkope
Laikrindas modeļi paredz bāzes staciju bojājumus pirms tiek izsauktas trauksmes.
Datuplūsmas noslodzes optimizācija
ML pārrutē plūsmas caur mikroviļņu, šķiedras un satelītu pieslēgumiem, lai samazinātu aizturi.
Klientu servisa čatboti ar nodomu prognozēšanu
LLM integrēti OSS/BSS automātiski atlasīs pieteikumus un piedāvās risinājumus.
SAZINIES AR MUMS
Sazinies
Gatavs sazināties? Sūti pieprasījumu — inženieris atzvanīs.
