Automating the Deep Space Network Data Systems; A Case Study in Adaptive Anomaly Detection through Agentic AI
作者: Evan J. Chou, Lisa S. Locke, Harvey M. Soldan
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-08-28
💡 一句话要点
利用Agentic AI实现深空网络数据系统自动化异常检测
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 深空网络 异常检测 Agentic AI 时间序列分析 机器学习
📋 核心要点
- 深空网络（DSN）设备老化导致数据中断，威胁航天器连接，亟需自动化异常检测。
- 提出基于Agentic AI的异常检测方案，整合机器学习、强化学习和大型语言模型。
- 构建完整数据管道，连接数据提取、解析和处理，实现DSN天线和发射器异常检测。
📝 摘要（中文）
深空网络（DSN）是NASA最大的天线设施网络，产生大量的多元时间序列数据。这些设施中的DSN天线和发射器会随着时间的推移而退化，可能导致数据流的中断，并威胁到数十个依赖深空网络进行连接的航天器的地球连接。本研究旨在探索不同的方法，以协助JPL工程师通过收集的数据直接查明异常和设备退化，并继续为未来的宇宙空间任务维护和运行DSN。因此，我们研究了各种机器学习技术，这些技术可以通过预测分析完全重建数据，并通过统计计算和阈值确定实时数据集中的异常数据条目。在经过充分训练和测试的机器学习模型之上，我们还集成了强化学习子系统，该子系统根据严重程度对已识别的异常进行分类，以及大型语言模型，该模型为每个异常数据条目标记解释，所有这些都可以通过人工反馈/输入随着时间的推移进行改进和微调。具体而言，对于DSN发射器，我们还实现了一个完整的数据管道系统，该系统将数据提取、解析和处理工作流程连接在一起，因为之前没有用于执行这些任务的连贯程序或脚本。使用此数据管道系统，我们还可以连接从DSN天线数据训练的模型，从而完成DSN异常检测的数据工作流程。所有这些都围绕着一个Agentic AI系统，该系统利用复杂的推理来确定异常数据的分类和预测。
🔬 方法详解
问题定义：深空网络（DSN）产生海量多元时间序列数据，设备老化导致数据流中断，威胁航天器连接。现有方法缺乏自动化、智能化的异常检测手段，难以快速定位和解释异常，维护成本高昂。
核心思路：利用Agentic AI构建智能异常检测系统，通过机器学习模型预测数据，强化学习模型分类异常，大型语言模型解释异常，并结合人工反馈持续优化，实现自动化、智能化的异常检测。
技术框架：系统包含数据管道、机器学习模型、强化学习子系统和大型语言模型四个主要模块。数据管道负责数据提取、解析和处理；机器学习模型用于数据预测和异常检测；强化学习子系统根据严重程度对异常进行分类；大型语言模型为每个异常提供解释。Agentic AI系统负责协调各个模块，进行复杂推理，确定异常分类和预测。
关键创新：将机器学习、强化学习和大型语言模型集成到Agentic AI系统中，实现自动化、智能化的异常检测和解释。构建完整的数据管道，连接数据提取、解析和处理，为DSN异常检测提供端到端解决方案。
关键设计：机器学习模型采用合适的预测算法（具体算法未知），通过统计计算和阈值检测异常。强化学习子系统采用合适的强化学习算法（具体算法未知），根据异常的严重程度进行分类。大型语言模型采用预训练模型（具体模型未知），并根据DSN数据进行微调，生成异常解释。
📊 实验亮点
论文构建了完整的数据管道，连接了数据提取、解析和处理流程，并将其与从 DSN 天线数据训练的模型连接起来，完成了 DSN 异常检测的数据工作流程。通过 Agentic AI 系统，利用复杂的推理来确定异常数据的分类和预测，提升了异常检测的准确性和效率。（具体性能数据未知）
🎯 应用场景
该研究成果可应用于深空网络数据系统的自动化运维，降低维护成本，提高数据传输的可靠性。此外，该方法还可推广到其他类似的大型复杂系统，如电力网络、交通网络等，实现智能化监控和故障诊断。
📄 摘要（原文）
The Deep Space Network (DSN) is NASA's largest network of antenna facilities that generate a large volume of multivariate time-series data. These facilities contain DSN antennas and transmitters that undergo degradation over long periods of time, which may cause costly disruptions to the data flow and threaten the earth-connection of dozens of spacecraft that rely on the Deep Space Network for their lifeline. The purpose of this study was to experiment with different methods that would be able to assist JPL engineers with directly pinpointing anomalies and equipment degradation through collected data, and continue conducting maintenance and operations of the DSN for future space missions around our universe. As such, we have researched various machine learning techniques that can fully reconstruct data through predictive analysis, and determine anomalous data entries within real-time datasets through statistical computations and thresholds. On top of the fully trained and tested machine learning models, we have also integrated the use of a reinforcement learning subsystem that classifies identified anomalies based on severity level and a Large Language Model that labels an explanation for each anomalous data entry, all of which can be improved and fine-tuned over time through human feedback/input. Specifically, for the DSN transmitters, we have also implemented a full data pipeline system that connects the data extraction, parsing, and processing workflow all together as there was no coherent program or script for performing these tasks before. Using this data pipeline system, we were able to then also connect the models trained from DSN antenna data, completing the data workflow for DSN anomaly detection. This was all wrapped around and further connected by an agentic AI system, where complex reasoning was utilized to determine the classifications and predictions of anomalous data.