MOUNTAIN VIEW, Californie – Les entreprises avancent avec prudence dans l’application de l’intelligence artificielle à la fabrication de satellites.
Blue Canyon Technologies, par exemple, souhaite mieux comprendre comment l’IA peut contribuer à l’industrie manufacturière sans mettre en péril la cybersécurité.
“Lorsque vous essayez d’enseigner une machine d’IA, où vont vos données”, a demandé Chris Winslett, directeur général de Blue Canyon Technologies, lors de la conférence Satellite Innovation ici. « Il existe également une préoccupation quant à l’extraction de données provenant d’applications externes. D’où viennent-ils ?
Néanmoins, l’IA peut aider dans le processus de conception technique de Blue Canyon, une filiale de Raytheon Technologies.
“Vous voulez pouvoir utiliser l’IA pour vous aider à transformer une tonne de données en informations”, a déclaré Winslett. Les gens peuvent alors passer leur temps à prendre des décisions, au lieu de consulter des feuilles de calcul, a-t-il ajouté.
NanoAvionics basera son satellite sur son bus microsatellite MP42, comme celui illustré ici. Crédit : Konsberg NanoAvionics
Kongsberg NanoAvionique
Karolis Senvaitis, directrice des opérations d’ingénierie de Kongsberg NanoAvionics, partage les préoccupations de Winslett concernant les modèles d’IA.
« Comment pouvez-vous faire confiance à ce que vous obtenez ? Quelle est la source ? » demanda Senvaitis. « Si vous regroupez les résultats, obtenez-vous les résultats souhaités ? »
Jusqu’à ce que ces questions reçoivent une réponse claire, « je ne verrais guère que cela soit intégré directement dans la fabrication ou les tests », a déclaré Senvaitis.
Il convient toutefois que l’IA est utile pour collecter et analyser de grands ensembles de données.
Illustration des bus satellites de classe Saturn de Blue Canyon Technologies. Crédit : BCT
Laboratoires de machines
La provenance des données pose moins de problèmes pour Machina Labs, une startup de Los Angeles développant technologie robotique pour la fabrication d’outillage métallique. Plutôt que d’extraire des données provenant d’une myriade de sources ou de fournisseurs, Machina Labs génère ses propres données.
« Un grand nombre de nos processus intègrent des ingénieurs de conception et des ingénieurs en développement de processus, qui interprètent essentiellement cette pléthore de données générées par nos robots de formage », a déclaré John Borrego, vice-président de la production de Machina Labs. « Grâce à des capteurs de charge et de position, ainsi qu’à des logiciels et des appareils de numérisation très précis, nous sommes en mesure de déterminer si une pièce répondra aux exigences ou non.
Les données des capteurs et des appareils sont stockées dans un cloud sécurisé.
“Nous ne faisons qu’effleurer la surface, car nous disposons désormais de données concrètes qui peuvent être utilisées et exploitées pour optimiser les processus et réduire tout type de défauts de qualité pour les futures pièces”, a déclaré Borrego.
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