SIBILA AI inference engine

Finanziert vom spanischen Verteidigungsministerium über das CDTI und die DIGEID, wurde das Projekt mit der strategischen Unterstützung von Airbus DS GEO und Airbus Crisa durchgeführt. Die Entwicklung von SIBILA baute direkt auf unserem bewährten Engineering-Erbe mit der VPDU-BOX-AI auf.

Unser Team lieferte erfolgreich eine Architektur, die Machine-Learning-Algorithmen einbettet, um die Daten-Downlinks um bis zu 80 % zu reduzieren. Celeres leitete die Konzeption spezifischer KI-Modelle für die bordseitige Anomalieerkennung, die Datenpriorisierung und die intelligente Kompression. Wir entwickelten den Software-Prototyp so, dass er robuste Inferenz-Engines nutzt, die speziell für strahlungsgehärtete Weltraumprozessoren optimiert sind. Um die Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten, integrierten wir Continuous-Delivery-Pipelines, die Updates im Orbit unterstützen. Dadurch können die adaptiven Modelle während des Flugs verändert werden. Durch die Verarbeitung von Roh-Sensor- und Telemetriedaten im Weltraum stellt SIBILA sicher, dass nur hochwertige Erkenntnisse an die Bodenstationen übertragen werden.