[ML] Using Amazon SageMaker AI Random Cut Forest for NASA's Blue Origin spacecraft sensor data

🤖 Using Amazon SageMaker AI Random Cut Forest for NASA’s Blue Origin spacecraft sensor data

原文链接: Using Amazon SageMaker AI Random Cut Forest for NASA’s Blue Origin spacecraft sensor data 作者: Ian Lunsford 发布日期: 2025-06-26 15:41:46 UTC

📋 内容摘要

本文介绍了如何使用Amazon SageMaker AI的随机砍伐森林(Random Cut Forest)算法来检测NASA和Blue Origin公司的月球轨道降落传感器(BODDL-TP)数据中的异常。该解决方案主要针对航天器的位置、速度和四元数方向数据进行异常检测分析。文章详细说明了如何使用SageMaker AI训练RCF模型，通过批处理方式处理大量遥测数据，并生成可视化结果。整个过程在Amazon VPC环境中运行，使用Amazon S3进行数据存储。这种方法不仅可以有效识别航天器动态数据中的异常模式，还可以帮助改进系统故障缓解、工程设计和任务规划。该解决方案具有良好的可扩展性，可以适用于各种航天任务分析场景，展示了AWS服务在航天领域的应用潜力。

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Aerospace & Satellite
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• Amazon SageMaker AI
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• Amazon VPC
• Artificial Intelligence
• Intermediate (200)
• Python
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