Попри беззаперечний потенціал ШІ у виробництві супутників, компанії підходять до його впровадження з обережністю, пріоритетом є кібербезпека та цілісність даних.

Blue Canyon Technologies, дочірнє підприємство Raytheon Technologies, вивчає, як ШІ може сприяти виробництву без шкоди для кібербезпеки. «Коли ви намагаєтеся навчити машину ШІ, куди йдуть ваші дані», — запитав Кріс Вінслет, генеральний директор Blue Canyon Technologies, на конференції Satellite Innovation. «Також існує занепокоєння щодо отримання даних із зовнішніх додатків. Звідки вони беруться?»

Вінслет підкреслює цінність ШІ у спрощенні процесу проектування. «Ви хочете мати можливість використовувати ШІ, щоб допомогти вам перетворити масу даних на інформацію», — сказав він, додавши, що це звільняє інженерів від ручного аналізу даних і дозволяє їм приймати обґрунтовані рішення.

Kongsberg NanoAvionics поділяє подібні занепокоєння щодо походження даних. «Як ви можете довіряти тому, що отримуєте? Звідки джерело?» — запитав Кароліс Сенвайтис, директор з інженерних операцій. «Якщо ви агрегуєте результати, чи отримуєте ви результати, які вам потрібні?»

Сенвайтис вважає, що ШІ може бути цінним для збору та аналізу величезних наборів даних, але його пряма інтеграція у виробничі та тестові процеси є передчасною, доки ці питання не будуть вирішені.

Machina Labs, стартап з Лос-Анджелеса, що спеціалізується на робототехніці для металевого інструменту, вирішує питання походження даних інакше. Генерація власних даних за допомогою своїх робототехнічних систем мінімізує ризики, пов'язані з зовнішніми даними.

«Багато наших процесів включають інженерів-конструкторів і інженерів з розробки процесів, які фактично інтерпретують цей величезний обсяг даних, який генерується нашими формувальними роботами», — пояснив Джон Боррего, віце-президент з виробництва Machina Labs. «Використовуючи датчики навантаження та датчики положення, а також високоточне сканування програмного забезпечення та пристроїв, ми можемо визначити, чи деталь відповідає вимогам чи ні».

Дані з цих датчиків зберігаються в безпечному хмарному сховищі. «Ми лише на початку шляху, тому що тепер у нас є конкретні дані, які можна використовувати та використовувати для оптимізації процесів та зменшення будь-яких дефектів якості для майбутніх деталей», — додав Боррего.