SESAM (Space Experiment for Satellite AI Monitoring) est une
expérience de démonstration visant à embarquer plusieurs algorithmes d’Intelligence
Artificielle (IA) à bord de satellites avec comme objectif de faire de la
détection d’anomalies (ou de signaux faibles atypiques pouvant présager d’une
anomalie) sur des paramètres de télémesure satellite directement en vol.
L’intérêt par rapport à une application au sol basée sur un traitement de
télémesures satellite téléchargées est de pouvoir enclencher des actions en
temps réel sur les résultats de détection grâce à ces algorithmes embarqués,
ceci afin d’empêcher l’anomalie de se propager, d’obtenir plus d’observables
sur celle-ci et/ou de reconfigurer le satellite pour poursuivre sa mission
malgré la défaillance.
Cette expérience sera embarquée sur le nanosatellite AeroSat
du CNES dont le lancement est prévu en 2025 ainsi que sur le démonstrateur
PlayerOne du programme T4SC (Tech 4 Space Care) du CNES. L'objectif de cet
algorithme, basé sur l'outil NOSTRADAMUS* et d’autres méthodes IA de la
littérature, est d’analyser en temps réel l’état de santé du satellite et
d’engager des actions autonomes à bord (de type suréchantillonnage,
reconfiguration…) à partir des résultats générés par les IA. Dans un avenir
plus lointain, l’une des missions de SESAM pourrait être de fournir des
observables supplémentaires facilitant la prise de décision sur de potentielles
extensions de mission ou fin de vie.
* NOSTRADAMUS = algorithme
de Machine Learning développé au CNES qui est utilisé en opérations au CNES
pour l’analyse de la télémesure satellite au sol depuis 2016
En vous basant sur les sorties d’un précédent stage sur
l’intégration de SESAM dans une partition Linux du logiciel de vol d’AéroSat,
vous aurez pour objectif de tester et valider le fonctionnement de cette
partition en la confrontant à de la télémesure générée par le simulateur et/ou modèle
d’ingénierie d’AeroSat (très proche du modèle de vol). Vous aurez également la
responsabilité de réaliser une campagne de définition des performances
logicielles pour déterminer les modalités d’exécution à bord (fréquence,
mémoire allouée…). Les modèles IA étant déjà existants, vous n’aurez pas à
développer de nouveaux algorithmes, il s’agit d’un stage d’intégration
informatique et de préparation à la mise en opérations de cette expérience.
Les objectifs du stage :
- Adapter et recenser l'ensemble des paramètres de télémétrie et de données
satellite nécessaires à la validation de SESAM
- Définir et réaliser un centre de mission simplifié (un logiciel) permettant
de faciliter le process de validation, les tests opérationnels et le suivi en
vol de SESAM
- Réaliser les 1ers tests à partir des données issues du modèle d’ingénierie
d’AéroSat
- Optimiser les paramètres des modèles IA de SESAM en
fonction des résultats obtenus
- Participer aux phases de validation et tests sur le modèle d’ingénierie
d’AéroSat
Vous prendrez part aux dernières phases de développement de
SESAM en étroite collaboration avec des ingénieurs des services opérations des
satellites, commande/contrôle, logiciel de vol, intelligence artificielle ainsi
que des stagiaires de NanoLab Academy. Vous pourrez ainsi mettre à profit vos
compétences en informatiques ainsi que vos connaissances en systèmes spatiaux
et développer vos connaissances IA pour la surveillance de satellite.
Le stage pourra débuter en août / septembre 2024.
Etudiant-e en dernière année d'école d'ingénieur ou équivalent.
Connaissances dans le fonctionnement haut-niveau des
systèmes orbitaux attendues (afin de comprendre les cas d’anomalies satellite)
avec un intérêt pour la programmation informatique et le développement.
Compétences souhaitées en informatique, développement,
systèmes embarqués et temps réel. Des projets similaires menés dans le cadre
des études pourraient être un atout pour la candidature. Esprit d'initiative, rigueur,
intérêt pour les sujets innovants, esprit d'équipe et communication.
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