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3 accélérateurs techniques pour la connaissance du domaine spatial

Transformez la gestion du trafic spatial et renforcez les missions stratégiques

La course est lancée pour développer des capacités spatiales pour un éventail croissant de priorités de sécurité nationale, civiles et commerciales. Avec la population de satellites qui devrait atteindre jusqu’à 100 000 actifs d’ici la fin de la décennie, le défi de suivre tous ces objets orbitaux et les débris associés est formidable. Ajoutez une analyse pour les missions critiques, et il est clair que la connaissance du domaine spatial doit se transformer plus rapidement.

Alors que les détails sur les opérations du 18e Escadron de défense spatiale et la transition de la gestion du trafic spatial civil (STM) vers l’Office of Space Commerce (OSC) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) sont en cours de finalisation, les parties prenantes peuvent se concentrer sur l’évolution des capacités techniques en doublant sur les données. Voici trois domaines dans lesquels les organisations spatiales tournées vers l’avenir peuvent aller de l’avant, en utilisant les technologies disponibles aujourd’hui.

Tout d’abord, intégrez les données entre les canaux, les partenaires et les niveaux de classification. La fusion des données des satellites à travers les orbites sur une seule plate-forme est essentielle pour l’écosystème spatial émergent. L’extraction des données de capteurs de partenaires du monde entier, telles que les radars, les optiques, les radiomètres à micro-ondes et l’infrarouge, et leur intégration à des données telles que les éphémérides autodéclarées permettront d’atteindre un nouveau niveau de précision.

Pensez aux informations que les experts en sécurité nationale récolteront en ajoutant des données non classifiées provenant de fournisseurs de services spatiaux commerciaux, d’agences civiles telles que la NASA et la NOAA, et de divers renseignements électromagnétiques, le tout organisé et déplacé dans un cadre multi-intelligence classifié. De même, les agences civiles telles que l’OSC ainsi que les sociétés commerciales obtiendront des données plus détaillées sur les changements environnementaux dans les zones reculées, par exemple en accédant à des données de renseignement déclassifiées. Et toutes les organisations spatiales profiteront des avantages de la planification de leurs missions avec une plus grande confiance.

Deuxièmement, traitez ces données pour créer des algorithmes plus précis, alimentant de meilleures prédictions. Les modèles d’hier ne fonctionneront pas pour les missions de demain. Prenez l’évitement des collisions, par exemple, un cas d’utilisation clé pour la gestion du trafic spatial. Dans le passé, lorsqu’il y avait moins d’actifs spatiaux et des manœuvres plus prévisibles, de simples modèles de traînée, des algorithmes de propagation et des modèles gravitationnels suffisaient aux gestionnaires de trafic spatial pour assurer l’évitement des collisions. Aujourd’hui, avec environ 670 000 objets de plus de 1 cm flottant dans l’espace et des milliers d’objets programmables entrant et sortant de l’orbite 1 , les opérateurs doivent savoir précisément où se situent leurs actifs par rapport à tout le reste.

L’agrégation et la fusion des données alimenteront de nouveaux algorithmes d’IA/ML accélérés par GPU, ce qui se traduira par une modélisation et une simulation très précises. Par exemple, la prise en compte des données sur les effets solaires et les calculs du mouvement des objets spatiaux par de puissants moteurs d’astrodynamique aideront les scientifiques des données à créer des modèles de traînée précis pour les objets spatiaux voyageant à travers l’ionosphère supérieure.

Ce modèle de traînée informera à son tour des modèles de propagation sophistiqués développés pour des cas d’utilisation variés. Les analystes et les opérateurs recevront des données plus précises, plus rapidement – les opérateurs ne se conforment que partiellement aux manœuvres d’un événement de conjonction, par exemple, seulement 50 % des opérateurs manœuvrent lorsqu’ils reçoivent un avertissement de conjonction 2 , par exemple.

Troisièmement, optimisez les modèles pour les projections et les prévisions. Savoir où se trouvera un objet à une date future donnera aux parties prenantes l’avantage d’agir de manière préventive ; par exemple, pour corriger ou optimiser une trajectoire de vol. Il permettra également l’analyse des tendances, par exemple pour déterminer l’intention lors de la surveillance du comportement du satellite d’un pays rival.

Cela permet également l’automatisation, qui sera essentielle pour une réponse rapide. Dans le passé, les agences avaient besoin de connaître les événements qui pourraient se produire la semaine prochaine. Désormais, elles doivent savoir ce qui peut se passer dans l’instant suivant. Par conséquent, les agences spatiales auront besoin non seulement d’alertes automatisées, mais aussi de plans d’action automatisés. Et tout doit être livré via des interfaces conviviales et intuitives.

 

 

Réalisez des avantages stratégiques et tactiques. Ces capacités alimentées par l’IA iront au-delà de la modernisation de la gestion du trafic spatial pour offrir des avantages dans toutes les missions. Quelques exemples :

  • Les analystes de la sécurité nationale auront les capacités de caractériser rapidement l’espace de combat, par exemple, savoir si un objet s’approchant d’un satellite est l’actif spatial d’un rival avec une intention hostile ou simplement un déchet spatial. Essentiels pour le commandement et le contrôle militaires, ils seront en mesure de fournir des renseignements aux combattants afin qu’ils puissent agir plus rapidement que l’adversaire.
  • Les spécialistes de l’exploration spatiale pourront créer des projections de lancement plus précises, en plus de tirer parti d’une analyse rapide pour optimiser les trajets du trafic spatial à destination et en provenance de la lune, une nouvelle catégorie d’orbite.
  • Les analystes environnementaux seront en mesure d’analyser les modèles et les effets météorologiques spatiaux afin de pouvoir modéliser et prévoir les changements dans tout, des précipitations et du ruissellement aux événements catastrophiques potentiels, en avertissant plus tôt les opérateurs spatiaux et en protégeant les actifs nationaux.

Accélérez la transformation avec de véritables architectures ouvertes. Aujourd’hui, Booz Allen met en pratique les technologies pour accélérer toutes ces avancées, transformant des missions spatiales allant de la sécurité nationale à l’exploration spatiale. Nous appliquons des décennies de connaissance de la mission à l’innovation avec des architectures ouvertes, des cadres de données flexibles, des structures de données intégrées et un DevSecOps rigoureux. Voici les faits saillants :

  • À l’aide d’un logiciel commercial qui s’intègre de manière transparente sur toutes les plates-formes, nous connectons des plates-formes de données ouvertes et natives du cloud. Cela permet une intégration plug-and-play à partir de n’importe quel fournisseur. Par exemple, pour un client, nous avons pu trouver et échantillonner les meilleurs algorithmes de propagation disponibles dans le commerce, ce qui a permis une modernisation rapide à moindre coût.
  • Aider l’Air Force à concevoir et à développer Platform One, le premier service DevSecOps au niveau de l’entreprise du gouvernement fédéral, nous permet de tirer parti de capacités prêtes à l’emploi, offrant la puissance du Big Data avec la flexibilité des microservices et des petits composants pour des mises à niveau rapides et sécurisées.
  • Travailler avec des données commerciales et gouvernementales nous donne une expérience d’intégration rapide de données sur des plates-formes disparates, par exemple, l’étalonnage de capteurs affichant différentes caractéristiques de signature.
  • Notre infrastructure de communication centrée sur les données permet le partage de données avec une flexibilité « apportez votre propre réseau », sécurisée avec un cadre de confiance zéro offrant une protection granulaire au niveau des données.
  • Les clients du renseignement utilisent notre solution qui déplace les données commerciales et autres données non classifiées dans des environnements classifiés, ainsi que notre cadre de solutions inter-domaines permettant aux données classifiées de se déplacer vers des environnements non classifiés.

Les architectures ouvertes qui permettent ces avancées flexibles permettront non seulement de mieux faire connaître le domaine spatial, mais également de renforcer les initiatives allant du développement des systèmes spatiaux de renseignement de demain à l’équipement de satellites pour le traitement de l’IA à la périphérie. Tout cela est possible en utilisant la puissance des données, dans des cadres modulaires et interopérables qui vous donnent le contrôle.