- 誰が運用するか
- National Aeronautics and Space Administration
- 人に影響することはありますか？
- はい。サービス、枠、給付、許可など、人に関する判断を支える可能性があります。
- 権利への影響可能性: 直接の判断・利用可否
どこまで分かっている？
情報源とは、記述の根拠となる公開ページや文書です。表示は記録の充実度を示し、システムが良いか安全かを示すものではありません。情報がないことは、保護策がない証拠ではありません。
情報源と参考資料
- 2025 U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / 2026-04-13
任意の詳細記録の全文と詳しい情報
画面と説明ガイドは翻訳されています。記録名と説明、引用、詳しい編集注記、リンク先の公文書は、証拠を変えないよう公開時の言語のまま表示します。
何をするか
We are collaborating with the Magnetospheric Multiscale (MMS) mission to research Machine Learning (ML) techniques capable of predicting and detecting anomalies in spacecraft health and status data. We are combining historical MMS telemetry data, with known mission events and anomalies, to perform unsupervised ML techniques. We have primarily used Temporal Convolutional Networks (TCN) as they preserve the temporal nature of our data while detecting long term and short term trends in the data.
人に影響する場合
agency-caio@mail.nasa.gov
MMS and LRO telemetry data from GSFC's Telemetry as a Service (TaaS) tool
情報源と参考資料
情報源は主張を支える公文書です。内容と公開者を確かめるため、原典を直接開いてください。
決定的なコードが公開記録から項目を対応付けました。生成モデルは文章を書いていません。
確認する事実
- 誰が運用するか
- National Aeronautics and Space Administration
- 生活分野
- 医療
- 証拠レベル
- 情報源あり
- 注記
- 1
- 更新
- 5 か月前
点数は作業を並べ、人を評価しません。
権利に敏感な用途、情報源の欠如、説明責任に関する未回答項目、古い証拠で確認優先度が上がり、強い公式文書で下がります。安全性、公平性、合法性の判定ではありません。
空欄は添付された公開情報源に答えがなかったことを示します。地域の網羅性には差があり、公開は性能を証明せず、証明書には定められた範囲があります。
以前の版
- Imported14 日前部分的Imported from U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory.
この記録の確認に協力してください。
公開情報源の追加、記述への異議、人に連絡する方法の欠落を知らせてください。
送信された氏名、メール、説明、情報源、訂正は、記録の確認と不正利用防止だけに使われ、自動公開されません。