Les entreprises avancent prudemment 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 la fabrication sans compromettre la cybersécurité. Chris Winslett, directeur général de Blue Canyon Technologies, s’interroge sur la destination des données lors de l’enseignement à une machine IA. Il exprime également des préoccupations concernant l’importation de données à partir d’applications externes et leur origine.
Cependant, l’IA peut aider dans le processus de conception de l’ingénierie pour Blue Canyon, une filiale de Raytheon Technologies. Winslett souligne l’importance d’utiliser l’IA pour transformer une grande quantité de données en informations afin que les personnes puissent consacrer leur temps à prendre des décisions, au lieu de passer en revue des feuilles de calcul.
Karolis Senvaitis, directeur des opérations d’ingénierie de Kongsberg NanoAvionics, partage les préoccupations de Winslett concernant les modèles d’IA. Il soulève des questions sur la confiance dans les données reçues et leur source. Senvaitis estime qu’avant d’intégrer directement l’IA dans la fabrication ou les tests, ces questions doivent être clairement résolues. Cependant, il convient que l’IA est utile pour collecter et analyser de grands ensembles de données.
Pour Machina Labs, une startup de Los Angeles développant une technologie robotique pour la fabrication d’outils métalliques, la provenance des données pose moins de problèmes. Plutôt que d’importer des données de sources multiples, Machina Labs génère ses propres données. Les processus de l’entreprise intègrent des ingénieurs de conception et de développement de processus, qui interprètent essentiellement les données générées par leurs robots de formage. Les capteurs et dispositifs collectent les données qui sont ensuite stockées dans un cloud sécurisé.
En résumé, l’intégration de l’intelligence artificielle dans la fabrication de satellites soulève des questions sur la cybersécurité et la provenance des données. Cependant, elle offre des opportunités pour transformer des données en informations exploitables et optimiser les processus de fabrication. Chaque entreprise aborde ces défis différemment en fonction de ses besoins et de sa structure opérationnelle.
