Isaac de Palau, Matemàtic i Científic de Dades, estudiant al Programa de Doctorat en Tecnologia de la Universitat de Girona, ens comparteix el seu excel·lent Treball de Final de Màster i ens comenta que:
“Aquest document és un breu resum d’un dels dos problemes que vaig estudiar en el meu Treball de Final de Màster, “Solving classical Astrodynamics problems by means of Machine Learning approaches”, per al Màster en Ciència de Dades de la Universitat de Girona (UdG), sota la tutela de la Dra. Esther Barrabés del grup d’Equacions Diferencials, Modelització i Aplicacions.
El problema que tractarem aquí és el que es coneix com el problema del control d’actitud de vehicles espacials, que consisteix en determinar els moviments que ha de fer un satèl·lit o una nau espacial per tal de controlar la seva orientació i velocitat angular. El propòsit d’aquest document és donar una idea general del problema i quins han estat els passos seguits per resoldre’l mitjançant aprenentatge per reforç, una branca de l’aprenentatge automàtic que busca crear algorismes que aprenguin autònomament a partir de l’experiència.
Al lector amb coneixements tècnics de matemàtiques, programació i/o aprenentatge automàtic, així com aquell que tingui curiositat per aquests camps, li recomano visitar el següent enllaç, que conté una còpia de la memòria completa del treball juntament amb tots els programes: github.com/RecursiveMagus/AstroIA_MasterThesis.”
Podeu descarregar el document aquí: Control d’actitud de vehicles espacials mitjançant aprenentatge per reforç.
