A Comparison of Deep Learning Architectures for Spacecraft Anomaly Detection

要約

宇宙船の運用は非常に重要であり、完璧な信頼性と安全性が求められます。
宇宙船の最適なパフォーマンスを確保するには、異常を早期に検出して軽減する必要があり、そうしないとユニットやミッションの失敗につながる可能性があります。
ディープラーニングの出現により、宇宙運用における異常検出にこれらの高度なアルゴリズムを活用することに関心が高まっています。
この研究は、宇宙船データの異常を検出する際のさまざまな深層学習アーキテクチャの有効性を比較することを目的としています。
研究中の深層学習モデルには、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、長短期記憶 (LSTM) ネットワーク、およびトランスフォーマー ベースのアーキテクチャが含まれます。
これらの各モデルは、さまざまな運用シナリオと異常の種類を網羅する、複数の宇宙船ミッションから得た包括的なデータセットを使用してトレーニングおよび検証されました。
初期の結果は、CNN が空間パターンの識別に優れており、一部のクラスの宇宙船データに対して効果的である可能性がある一方、LSTM と RNN は時系列の宇宙船テレメトリで見られる時間的異常を捕捉する際に顕著な熟練を示していることを示しています。
Transformer ベースのアーキテクチャは、ローカルとグローバルの両方のコンテキストに焦点を当てる機能を備えているため、特に異常が微妙で長期間にわたるシナリオで有望な結果を示しています。
さらに、計算効率、導入の容易さ、リアルタイム処理能力などの考慮事項も評価されました。
CNN と LSTM は精度と計算要求の間のバランスを実証しましたが、Transformer アーキテクチャは精度は高いものの、大量の計算リソースを必要とします。
結論として、宇宙船の異常検出のためのディープ ラーニング アーキテクチャの選択は、データの性質、異常の種類、運用上の制約に大きく左右されます。

要約(オリジナル)

Spacecraft operations are highly critical, demanding impeccable reliability and safety. Ensuring the optimal performance of a spacecraft requires the early detection and mitigation of anomalies, which could otherwise result in unit or mission failures. With the advent of deep learning, a surge of interest has been seen in leveraging these sophisticated algorithms for anomaly detection in space operations. This study aims to compare the efficacy of various deep learning architectures in detecting anomalies in spacecraft data. The deep learning models under investigation include Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Transformer-based architectures. Each of these models was trained and validated using a comprehensive dataset sourced from multiple spacecraft missions, encompassing diverse operational scenarios and anomaly types. Initial results indicate that while CNNs excel in identifying spatial patterns and may be effective for some classes of spacecraft data, LSTMs and RNNs show a marked proficiency in capturing temporal anomalies seen in time-series spacecraft telemetry. The Transformer-based architectures, given their ability to focus on both local and global contexts, have showcased promising results, especially in scenarios where anomalies are subtle and span over longer durations. Additionally, considerations such as computational efficiency, ease of deployment, and real-time processing capabilities were evaluated. While CNNs and LSTMs demonstrated a balance between accuracy and computational demands, Transformer architectures, though highly accurate, require significant computational resources. In conclusion, the choice of deep learning architecture for spacecraft anomaly detection is highly contingent on the nature of the data, the type of anomalies, and operational constraints.

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