A Parallel AI Framework for Autonomous Microgrid Control in Aerospace Systems Application Potential for NASA and the Canadian Space Agency for Deep Neural Control Module (DNCM)
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in space exploration platforms, such as NASA’s Artemis lunar base program and the Canadian Space Agency’s Gateway power systems, demand resilient, autonomous, and intelligent energy control solutions. These systems operate in dynamic, resource-constrained, and fault-prone environments where traditional SCADA or PLC-based controls lack adaptability and predictive capability. This paper presents HIRACLE—Hybrid Intelligent Resilient Adaptive Control and Learning Engine—a novel parallel AI framework specifically designed for microgrid systems in extraterrestrial habitats and highaltitude UAV missions. HIRACLE features a modular, edge-deployable architecture combining transformer-based forecasting, deep reinforcement learning, spiking neural fault detection, and graph-based rerouting, all supported by meta-learning for continuous mission adaptation. The software implementation utilizes containerized deep learning models (TensorFlow/PyTorch) optimized for edge inference using platforms such as NVIDIA Jetson AGX Orin and Xilinx Versal AI Edge SoCs. These models are deployed as distributed agents capable of parallel operation via high-speed buses (CAN-FD, SpaceWire), ensuring real-time coordination across subsystems. Fault classification, ripple anticipation, load optimization, and health-aware scheduling are executed concurrently without centralized computation. On the hardware front, HIRACLE integrates reconfigurable logic (FPGAs), neuromorphic processors (Intel Loihi 2), SiC-based power conditioning units, and secure telemetry interfaces into a ruggedized control environment. A new chip-level proposal—HIRACLE-IC—is introduced, consolidating all AI, logic, sensing, and secure communication into a single embedded platform ready for deployment in lunar, Martian, or stratospheric UAV energy systems. This approach not only surpasses existing state-of-the-art autonomous energy controls but also positions HIRACLE as a foundational control paradigm for future NASA and CSA missions requiring scalable, intelligent, and mission-adaptive microgrid autonomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».