論文の概要: On the Role of AI in Managing Satellite Constellations: Insights from the ConstellAI Project

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15574v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 12:56:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.396198
• Title: On the Role of AI in Managing Satellite Constellations: Insights from the ConstellAI Project
• Title（参考訳）: 衛星コンステレーション管理におけるAIの役割:ConstellAIプロジェクトから
• Authors: Gregory F. Stock, Juan A. Fraire, Holger Hermanns, Jędrzej Mosiężny, Yusra Al-Khazraji, Julio Ramírez Molina, Evridiki V. Ntagiou,
• Abstract要約: 本稿では,衛星メガ星の運用を最適化する上で,人工知能(AI)が果たす役割について考察する。 これは欧州宇宙機関(ESA)が出資したConstellAIプロジェクトに由来する。 GMV GmbH, Saarland University, Thales Alenia Spaceで構成されるコンソーシアムは、AI駆動アルゴリズムの開発に協力している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.706656684496508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid expansion of satellite constellations in near-Earth orbits presents significant challenges in satellite network management, requiring innovative approaches for efficient, scalable, and resilient operations. This paper explores the role of Artificial Intelligence (AI) in optimizing the operation of satellite mega-constellations, drawing from the ConstellAI project funded by the European Space Agency (ESA). A consortium comprising GMV GmbH, Saarland University, and Thales Alenia Space collaborates to develop AI-driven algorithms and demonstrates their effectiveness over traditional methods for two crucial operational challenges: data routing and resource allocation. In the routing use case, Reinforcement Learning (RL) is used to improve the end-to-end latency by learning from historical queuing latency, outperforming classical shortest path algorithms. For resource allocation, RL optimizes the scheduling of tasks across constellations, focussing on efficiently using limited resources such as battery and memory. Both use cases were tested for multiple satellite constellation configurations and operational scenarios, resembling the real-life spacecraft operations of communications and Earth observation satellites. This research demonstrates that RL not only competes with classical approaches but also offers enhanced flexibility, scalability, and generalizability in decision-making processes, which is crucial for the autonomous and intelligent management of satellite fleets. The findings of this activity suggest that AI can fundamentally alter the landscape of satellite constellation management by providing more adaptive, robust, and cost-effective solutions.
• Abstract（参考訳）: 地球近傍の軌道における衛星星座の急速な拡張は、衛星ネットワーク管理において重要な課題を示し、効率的でスケーラブルでレジリエントな運用のために革新的なアプローチを必要とする。 本稿では,欧州宇宙機関(ESA)が出資したコンステレーションプロジェクト(ConstellAI)を参考に,衛星メガコンステレーションの運用の最適化における人工知能(AI)の役割について考察する。 GMV GmbH, Saarland University, Thales Alenia Spaceで構成されるコンソーシアムは、AI駆動アルゴリズムの開発に協力し、データルーティングとリソース割り当てという2つの重要な運用上の課題に対して、従来の方法よりも有効性を実証している。 ルーティングのユースケースでは、強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、過去の待ち時間から学習することで、エンドツーエンドのレイテンシを改善するために使用され、古典的な最短経路アルゴリズムよりも優れています。 リソース割り当てでは、RLはコンステレーション全体にわたるタスクのスケジューリングを最適化し、バッテリーやメモリなどの限られたリソースを効率的に利用することに重点を置いている。 どちらのユースケースも複数の衛星コンステレーションの構成と運用シナリオでテストされ、通信衛星や地球観測衛星の実際の運用に似ている。 この研究は、RLが古典的なアプローチと競合するだけでなく、衛星艦隊の自律的かつインテリジェントな管理に欠かせない意思決定プロセスにおける柔軟性、スケーラビリティ、一般化性も提供することを示した。 この活動の結果は、より適応的で堅牢で費用対効果の高いソリューションを提供することで、AIが衛星コンステレーション管理の景観を根本的に変えることができることを示唆している。

関連論文リスト

• AI-Driven Collaborative Satellite Object Detection for Space Sustainability [29.817805350971366]
  低地球軌道(LEO)における衛星密度の増大は、宇宙の持続可能性に深刻な課題をもたらす。 従来の地上追跡システムは、レイテンシとカバレッジの制限によって制限されている。 本稿では,複数の衛星間での深層学習(DL)に基づく空間オブジェクト検出タスクの協調実行を可能にする新しい衛星クラスタリングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T16:31:55Z)
• Constellation as a Service: Tailored Connectivity Management in Direct-Satellite-to-Device Networks [51.982277327318656]
  グローバルなモバイルサービス拡張のための有望なソリューションとして,DS2D(Direct-Satellite-to-Device)通信が登場している。 マルチコンステレーションにおけるDS2D接続管理の課題は顕著である。 この記事では、コンステレーション・アズ・ア・サービス・フレームワークを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T16:06:29Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Satellite Earth Observation: A Realistic Case Study [9.798174763420896]
  低軌道(LEO)衛星の指数的な成長は、地球観測(EO)ミッションに革命をもたらした。 従来の最適化アプローチは、動的EOミッションのリアルタイムな意思決定要求を処理するのに苦労する。 RLをベースとした自律型EOミッション計画について,単一衛星操作をモデル化し,マルチ衛星コンステレーションに拡張することで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T07:42:11Z)
• Low-altitude Friendly-Jamming for Satellite-Maritime Communications via Generative AI-enabled Deep Reinforcement Learning [72.72954660774002]
  低地球軌道(LEO)衛星は、海上無線通信で広範囲にわたるデータ通信を支援するために使用できる。 LEO衛星を広範囲にカバーし、チャネルの開放性と組み合わせることで、通信プロセスはセキュリティ上のリスクに悩まされる可能性がある。 本稿では無人航空機による低高度衛星通信システムLEOについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-26T10:13:51Z)
• On-orbit Servicing for Spacecraft Collision Avoidance With Autonomous Decision Making [0.0]
  本研究は、宇宙船衝突回避演習(CAM)を支援するために、AIによるOOSミッションの実装を開発する。 本稿では、RL(Reinforcement Learning)を用いて訓練された自律型サーベイラを提案し、ターゲット衛星と宇宙デブリの衝突を自律的に検出し、絶滅危惧衛星とのランデブーとドッキングを行い、最適なCAMを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T17:40:37Z)
• Reinforcement Learning-enabled Satellite Constellation Reconfiguration and Retasking for Mission-Critical Applications [10.652828373995519]
  衛星故障が星座性能と関連するタスク要求に与える影響を批判的に評価する。 本稿では、強化学習(RL)技術、特にQ学習、ポリシーグラディエント、ディープQネットワーク(DQN)、およびPPOを紹介する。 その結果, DQNとPPOは, 平均報酬, タスク完了率, 応答時間で有効な結果が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T20:01:56Z)
• A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
  衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。 本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z)
• Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
  統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。 本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z)
• Low-Thrust Orbital Transfer using Dynamics-Agnostic Reinforcement Learning [0.0]
  本研究では,低推力中軌道衛星を対象としたモデルフリー強化学習を用いてエージェントを訓練する。 訓練されたエージェントは、軌道を設計し、巡航中に衛星を自律的に制御するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T08:36:35Z)
• Innovations in the field of on-board scheduling technologies [64.41511459132334]
  本稿では、ミッション自律のためのソフトウェアフレームワークに組み込まれた、オンボードスケジューラを提案する。 スケジューラは線形整数プログラミングに基づいており、ブランチ・アンド・カット・ソルバの使用に依存している。 この技術は地球観測のシナリオでテストされており、その性能を最先端のスケジューリング技術と比較している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T12:00:49Z)
• Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
  低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。 軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。 エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。 本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:39:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。