Si bien el potencial de la **IA** en la **fabricación de satélites** es innegable, las empresas están implementando su uso con cautela, priorizando la ciberseguridad y la integridad de los datos. Blue Canyon Technologies, una subsidiaria de Raytheon Technologies, está explorando cómo la IA puede contribuir a la fabricación sin comprometer la ciberseguridad. "Cuando intentas enseñarle a una máquina de IA, ¿a dónde van tus datos?", preguntó Chris Winslett, gerente general de Blue Canyon Technologies, en la conferencia Satellite Innovation. "¿También existe una preocupación por extraer datos de aplicaciones externas? ¿De dónde provienen?" Winslett enfatiza el valor de la IA para optimizar el proceso de diseño de ingeniería. "Quieres poder usar la IA para ayudarte a convertir una tonelada de datos en información", dijo, agregando que esto libera a los ingenieros para tomar decisiones informadas en lugar de analizar manualmente los datos. Kongsberg NanoAvionics comparte preocupaciones similares sobre la procedencia de los datos. "¿Cómo puedes confiar en lo que estás obteniendo? ¿Cuál es la fuente?", preguntó Karolis Senvaitis, director de operaciones de ingeniería. "Si estás agregando resultados, ¿estás obteniendo los resultados que deseas?" Senvaitis cree que la IA puede ser valiosa para recopilar y analizar conjuntos de datos masivos, pero su integración directa en los procesos de fabricación y prueba es prematura hasta que se aborden estas preguntas. Machina Labs, una startup de Los Ángeles especializada en tecnología robótica para herramientas de metal, aborda la procedencia de los datos de manera diferente. Al generar sus propios datos a través de sus sistemas robóticos, Machina Labs minimiza los riesgos de datos externos. "Muchos de nuestros procesos incorporan ingenieros de diseño e ingenieros de desarrollo de procesos, quienes esencialmente interpretan esta gran cantidad de datos que generan nuestros robots de formación", explicó John Borrego, vicepresidente de producción de Machina Labs. "Usando sensores de carga y sensores de posición y software y dispositivos de escaneo de alta precisión, podemos determinar si una pieza va a cumplir con los requisitos o no". Los datos de estos sensores se almacenan de forma segura en la nube. "Solo estamos rascando la superficie, porque ahora tenemos datos concretos que se pueden usar y aprovechar para optimizar los procesos y reducir cualquier tipo de defecto de calidad para piezas futuras", agregó Borrego.