Validation d’un algorithme IA embarqué pour la détection d’anomalies en vol

il y a 2 semaines

Toulouse, France CNES Temps plein

Mission

SESAM (Space Experiment for Satellite AI Monitoring) est uneexpérience de démonstration visant à embarquer plusieurs algorithmes d’IntelligenceArtificielle (IA) à bord de satellites avec comme objectif de faire de ladétection d’anomalies (ou de signaux faibles atypiques pouvant présager d’uneanomalie) sur des paramètres de télémesure satellite directement en vol.L’intérêt par rapport à une application au sol basée sur un traitement detélémesures satellite téléchargées est de pouvoir enclencher des actions entemps réel sur les résultats de détection grâce à ces algorithmes embarqués,ceci afin d’empêcher l’anomalie de se propager, d’obtenir plus d’observablessur celle-ci et/ou de reconfigurer le satellite pour poursuivre sa missionmalgré la défaillance.

Cette expérience sera embarquée sur le nanosatellite AeroSatdu CNES dont le lancement est prévu en 2025 ainsi que sur le démonstrateurPlayerOne du programme T4SC (Tech 4 Space Care) du CNES. L'objectif de cetalgorithme, basé sur l'outil NOSTRADAMUS* et d’autres méthodes IA de lalittérature, est d’analyser en temps réel l’état de santé du satellite etd’engager des actions autonomes à bord (de type suréchantillonnage,reconfiguration…) à partir des résultats générés par les IA. Dans un avenirplus lointain, l’une des missions de SESAM pourrait être de fournir desobservables supplémentaires facilitant la prise de décision sur de potentiellesextensions de mission ou fin de vie.

* NOSTRADAMUS = algorithmede Machine Learning développé au CNES qui est utilisé en opérations au CNESpour l’analyse de la télémesure satellite au sol depuis 2016

En vous basant sur les sorties d’un précédent stage surl’intégration de SESAM dans une partition Linux du logiciel de vol d’AéroSat,vous aurez pour objectif de tester et valider le fonctionnement de cettepartition en la confrontant à de la télémesure générée par le simulateur et/ou modèled’ingénierie d’AeroSat (très proche du modèle de vol). Vous aurez également laresponsabilité de réaliser une campagne de définition des performanceslogicielles pour déterminer les modalités d’exécution à bord (fréquence,mémoire allouée…). Les modèles IA étant déjà existants, vous n’aurez pas àdévelopper de nouveaux algorithmes, il s’agit d’un stage d’intégrationinformatique et de préparation à la mise en opérations de cette expérience.

Les objectifs du stage :
- Adapter et recenser l'ensemble des paramètres de télémétrie et de donnéessatellite nécessaires à la validation de SESAM 

- Définir et réaliser un centre de mission simplifié (un logiciel) permettantde faciliter le process de validation, les tests opérationnels et le suivi envol de SESAM

- Réaliser les 1ers tests à partir des données issues du modèle d’ingénieried’AéroSat

- Optimiser les paramètres des modèles IA de SESAM enfonction des résultats obtenus

- Participer aux phases de validation et tests sur le modèle d’ingénieried’AéroSat

Vous prendrez part aux dernières phases de développement deSESAM en étroite collaboration avec des ingénieurs des services opérations dessatellites, commande/contrôle, logiciel de vol, intelligence artificielle ainsique des stagiaires de NanoLab Academy. Vous pourrez ainsi mettre à profit voscompétences en informatiques ainsi que vos connaissances en systèmes spatiauxet développer vos connaissances IA pour la surveillance de satellite.

Le stage pourra débuter en août / septembre 2024.

Profil

Etudiant-e en dernière année d'école d'ingénieur ou équivalent.

Connaissances dans le fonctionnement haut-niveau dessystèmes orbitaux attendues (afin de comprendre les cas d’anomalies satellite)avec un intérêt pour la programmation informatique et le développement.

Compétences souhaitées en informatique, développement,systèmes embarqués et temps réel. Des projets similaires menés dans le cadredes études pourraient être un atout pour la candidature. Esprit d'initiative, rigueur,intérêt pour les sujets innovants, esprit d'équipe et communication.

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