Embarquez l’intelligence. Gardez le raisonnement visible.
Transformez les mesures embarquées en catégories utiles et en preuves consultables. Avec Celeste EcoFlyers, développez une intégration embarquée de Neurytika adaptée à vos équipements, vos données et votre mission.
01 / MESURERMesures et télémétrie02 / PRÉPARERVariables utiles et états connus03 / CLASSERModèle ERC sur votre calculateur cible04 / EXPLIQUERUne catégorie et ses éléments explicatifs
Architecture d’intégration proposée
TROIS POINTS DE DÉPART CONCRETS
Donnez du sens à chaque mesure.
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Santé des équipements de drones et aéronefs
Exploitez les variables de batterie, de propulsion ou de vibration pour classer les états de fonctionnement observés. Donnez aux équipes de maintenance et d’ingénierie les signaux qui expliquent une priorité d’inspection.
Exemple : identifier une catégorie d’état de batterie à partir de synthèses de température, tension et courant associées aux résultats d’inspections passées.
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Orientation des alertes de télémétrie satellite
Classez les fenêtres de télémétrie dans des catégories d’état définies et associez-y les éléments observés. Aidez les opérateurs à concentrer leur analyse sur les événements correspondant aux priorités de mission.
Exemple : orienter un événement du sous-système électrique vers l’analyse appropriée à partir de variables électriques et thermiques préparées.
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Priorisation des données de charge utile et événements
Classez les mesures préparées selon leur qualité ou leur intérêt opérationnel. Rendez les critères de priorité accessibles à l’équipe de mission et à sa chaîne de traitement des données.
Exemple : prioriser les données à examiner ou transmettre à partir de catégories connues de qualité d’observation.
UNE DIRECTION CLAIRE POUR LE SECTEUR
Les programmes publics montrent le besoin.
L’évaluation embarquée, les modèles interprétables et l’autonomie constituent déjà des priorités concrètes de recherche et d’ingénierie.
NASA / JPL — OUTLAST
Le JPL a développé une classification embarquée de l’état de santé à partir de télémétrie et de journaux de vol pour les futures opérations autonomes à vols multiples. OUTLAST a volé à bord d’Ingenuity en janvier 2024.
L’ESA présente un démonstrateur Airbus qui analyse la télémétrie d’un sous-système de Columbus pour détecter et anticiper les défauts. L’exécution embarquée figure parmi les prochaines étapes pour les missions futures.
Une catégorie expliquée. Une intégration concrète.
ERC apprend des combinaisons de variables structurées associées aux classes cibles. Cette approche permet d’examiner les éléments d’une classification et de les analyser avec les experts métier.
Développez le modèle sur un historique représentatif, puis intégrez et mesurez l’inférence sur le calculateur embarqué choisi. Le pilote définit la mémoire, le temps de traitement, les interfaces et l’utilisation de chaque résultat par l’opérateur.
Choisissez un état d’équipement ou une catégorie d’événement, son utilisateur et le moment utile du résultat. Identifiez capteurs, variables préparées et catégories historiques.
02
Évaluer sur les données de mission
Comparez le modèle à votre approche actuelle sur des données historiques réservées au test. Examinez la qualité des catégories, les éléments explicatifs et les critères opérationnels avec vos ingénieurs.
03
Intégrer et mesurer à bord
Cadrez l’inférence embarquée, les interfaces de données et le suivi. Mesurez les ressources et le temps de traitement sur votre calculateur, puis définissez le plan de validation et de déploiement de la fonction envisagée.
Expérience aéronautique. Expertise en IA explicable.
Celeste EcoFlyers réunit des projets aéronautiques et le développement de Neurytika. Échangez avec l’équipe sur votre projet de suivi de drones, d’équipements aéronautiques ou de systèmes spatiaux.
Indiquez l’équipement, la catégorie à prédire, les données historiques disponibles et votre calculateur cible. Nous construirons avec votre équipe une proposition ciblée de faisabilité et d’intégration.