Download onze AI in het bedrijfsleven | Mondiaal trendrapport 2023 en blijf voorop lopen!
[weglot_switcher]

AI in de ruimte Industrie

Tegenwoordig neemt kunstmatige intelligentie een centrale rol in in de innovatieve wereld en in ons leven in het algemeen. De ontwikkelingen die de laatste tijd zijn verworven, zorgen ervoor dat vraagstukken in ondenkbare tijden verbijsterd kunnen worden.

Kunstmatige intelligentie bij ruimteverkenning is een belangrijk onderdeel van het IT-systeem waarmee hedendaagse ruimtevaartorganisaties zich kunnen ontwikkelen.

Deze informatie zou vrijwel onmiddellijk toegankelijk moeten zijn en voortdurend moeten worden ververst door raketten en ruimtestations, die vele kilometers ver zijn. Samenvattend wordt de veiligheid van ruimtevaartuigen en hun passagiers gegarandeerd dankzij extreem krachtige machines gecombineerd met de nieuwste opslagtechnologieën. De vraag naar technologieën groeit en informatie moet centraal staan in de planning en vooruitgang.

Meest voorkomende AI-gebruiksscenario 's

Detectie van satellietobjecten

Het verwerken van satellietinformatie, terwijl gebruik wordt gemaakt van AI in de ruimte, helpt aardwaarnemingssatellieten een enorme hoeveelheid informatie te produceren die op de juiste manier moet worden verwerkt. Deze informatie kan worden opgehaald door grondstations en moet worden verzameld en ontleed met behulp van de juiste berekeningen. In die zin kan geautomatiseerd redeneren de kans vergroten om gegevens op een gespecificeerde en bekwame manier op te splitsen. Het ene onderzoek kan bijvoorbeeld de warmte presenteren die in stedelijke gebieden wordt geproduceerd, het andere kan meteorologische informatie koppelen aan satellietbeelden om beoordelingen van windeigenschappen af te leiden, terwijl het derde monitoringsystemen kan creëren ten behoeve van de satellieten zelf.

Klant succesverhalen
Ons project Benadering
De levenscyclus van een AI-project is overgenomen van een bestaande standaard die wordt gebruikt bij softwareontwikkeling. Ook houdt de aanpak rekening met de wetenschappelijke uitdagingen die inherent zijn aan machine learning-projecten waarbij softwareontwikkelingsprocessen betrokken zijn. De aanpak is erop gericht de kwaliteit van de ontwikkeling te waarborgen. Elke fase heeft zijn eigen doelstellingen en criteria voor kwaliteitsborging waaraan moet worden voldaan voordat de volgende fase kan worden gestart.

Zend ons een bericht

Neem contact met ons op voor meer informatie over onze AI-oplossingen en hoe we uw organisatie kunnen ondersteunen bij het benutten van het potentieel van kunstmatige intelligentie

Door op Verzenden te klikken, gaat u akkoord met onze Privacybeleid.

nl_NLDutch
Scroll naar boven