Анализ погоды в космических миссиях
Для прогнозирования безопасных погодных условий для проведения плановых запусков космических аппаратов используются разнообразные источники данных. Для пилотируемых и беспилотных запусков погодные условия имеют решающее значение для плавности полета в атмосфере и космосе. Космические агентства используют разнообразные данные, чтобы наиболее точно определить условия, с которыми космические корабли столкнутся во время своего путешествия в космос.
Они определяют, что определенные атмосферные условия являются оптимальными для безопасного запуска в космос. Возможно, его также придется направить как можно ближе к экватору, чтобы увеличить шансы на запуск. Если запуск необходимо прервать, обычно предпочтительнее запускать его над большими водными пространствами.
Безопасные и успешные запуски космических кораблей требуют многолетнего планирования. Поэтому может потребоваться установить дату и время за несколько лет до фактического запуска.
В современном мире прогнозы погоды стали более точными, чем в прошлом, благодаря обширным источникам данных. Однако местные прогнозы погоды иногда не могут дать точный прогноз на несколько часов вперед. Запуски космических кораблей рискованны, поэтому выбор даты запуска имеет жизненно важное значение.
Оценка погоды в день запуска
Исторические и прогнозные данные важны, но в день запуска космического корабля следует учитывать несколько важных факторов.
Важными факторами, которые следует учитывать во время подготовки к запуску, могут быть:
- Электрические поля
- Продолжительность
- Расстояние
- Температура облаков
- Интенсивность осадков
- Скорость шаттла
Информация из облаков
Много информации о местной погоде можно получить, изучая облака на небе. Форма, состав и движение облаков могут помочь предсказать такие факторы, как температура, осадки и молнии.
Температура и молния являются критическими факторами для запусков космических кораблей. У каждой ракеты могут быть разные требования к температуре в зависимости от ее конструкции и полезной нагрузки. Вообще, при запуске есть определенные температурные ограничения.
Также крайне важно, чтобы во время запуска не возникло молний. Поскольку ракеты обладают высокой проводимостью, риск возникновения молнии высок и опасен. Иногда даже запуск космического корабля может вызвать молнию. Форма и состав облаков могут указывать на возможную молнию.
Все эти погодные факторы тщательно учитываются при принятии решения о запуске космического корабля. Основная информация и прогнозы получаются из облаков на небе.
Наука о данных и процесс машинного обучения
Машинное обучение является частью широкой области науки о данных. По сути, это процесс преобразования необработанных данных в знания.
Чтобы превратить необработанные данные в знания, требуются значительные усилия. Например, представьте, что вы пытаетесь вырастить салат в саду. Вы хотите оптимизировать свой сад, чтобы увеличить урожайность салата. Вы можете собрать большой объем данных, учитывая множество факторов, которые могут повлиять на ваш успех в выращивании салата.
Вы можете учитывать такие факторы, как воздействие солнечного света, температура, влажность почвы, тип салата, время посадки, чистота воздуха, опыт садовника, качество почвы. Кроме того, на рост салата могут влиять факторы, о которых вы, возможно, не задумываетесь, например уровень шума.
Жизненный цикл науки о данных состоит из четырех ключевых этапов:
- Определите бизнес-цели, используя бизнес-опыт.
- Собирайте, очищайте и обрабатывайте данные.
- Выберите подходящий алгоритм машинного обучения, обучите и протестируйте модель.
- Подготовьте свою модель для других приложений.
Сбор, очистка и обработка данных
Этап 2 жизненного цикла науки о данных включает сбор, очистку и обработку данных. После того, как вы определили свои цели, вы можете оценить существующие и потенциальные источники данных.
Похожий подход используется при запусках космических кораблей. С помощью моделирования можно оценить различные сценарии. Но реальный опыт дает больше оснований для анализа данных. Сбор и очистка данных, возможно, не так важны, как при запусках космических кораблей, но они все равно важны.
При очистке данных необходимо устранить пропущенные или ошибочные значения. Например, могут быть данные, которые не были записаны из-за поломки датчика. В этом случае вы можете восполнить недостающие данные оценками или реорганизовать их на основе других данных.
Для запусков космических кораблей НАСА использует данные экспертов и предыдущий опыт. В своей модели машинного обучения вы можете использовать более общие данные о погоде. В заключение отметим, что сбор, очистка и обработка данных являются краеугольными камнями проектов по науке о данных.
Выбор алгоритма и обучение модели
Третий шаг жизненного цикла науки о данных — это процесс выбора алгоритма машинного обучения, а затем обучение и тестирование модели. На этом этапе пришло время построить модель машинного обучения, поскольку у вас есть наиболее репрезентативные данные.
Выбор модели
При построении модели машинного обучения важно выбрать, какие функции данных использовать для достижения наилучших результатов. Характеристики данных могут различаться, и необходим тщательный анализ, чтобы понять, какие характеристики будут лучше предсказывать какие результаты.
Выбор алгоритма машинного обучения
В крупных и сложных проектах трудно получить высококоррелированные данные для конкретных ситуаций. Однако у нас могут быть основные данные, такие как температура, осадки и влажность. Используя эти данные, мы можем построить модель машинного обучения для прогнозирования результатов конкретного события.
Выбор правильного алгоритма машинного обучения
В зависимости от характера проблемы важно выбрать наиболее подходящий алгоритм машинного обучения. Например, предположим, что мы хотим предсказать, как определенные погодные условия могут повлиять на запуск космического корабля. В этом сценарии мы можем использовать алгоритм двухклассовой классификации.
Обучение и тестирование моделей
Нам нужно обучить модель машинного обучения данным, подходящим для выбранного нами алгоритма. Если данные сложные, этот шаг имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы модель давала правильные результаты. Также важно разделить данные на обучающие и тестовые данные, чтобы измерить способность модели к обобщению. Сравнивая прогнозы модели с фактическими результатами, мы можем оценить эффективность модели.
Существуют инструменты и ресурсы, которые мы можем использовать для упрощения алгоритмов машинного обучения и обучения моделей. Используя эти ресурсы, мы можем обрабатывать данные, обучать модель и оценивать результаты. Таким образом, мы можем добиться более эффективных и точных результатов.
