HIRACLE: 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’sArtemis lunar base program and the Canadian Space Agency’s Gatewaypower systems, demand resilient, autonomous, and intelligent energy controlsolutions. These systems operate in dynamic, resource-constrained,and fault-prone environments where traditional SCADA or PLC-basedcontrols lack adaptability and predictive capability.This paper presents HIRACLE—Hybrid Intelligent Resilient AdaptiveControl and Learning Engine—a novel parallel AI framework specificallydesigned for microgrid systems in extraterrestrial habitats and highaltitudeUAV missions. HIRACLE features a modular, edge-deployablearchitecture combining transformer-based forecasting, deep reinforcementlearning, spiking neural fault detection, and graph-based rerouting, allsupported by meta-learning for continuous mission adaptation.The software implementation utilizes containerized deep learning models(TensorFlow/PyTorch) optimized for edge inference using platformssuch as NVIDIA Jetson AGX Orin and Xilinx Versal AI Edge SoCs.These models are deployed as distributed agents capable of parallel operationvia high-speed buses (CAN-FD, SpaceWire), ensuring real-timecoordination across subsystems. Fault classification, ripple anticipation,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».