衛星テレメトリにおける異常検出のための欧州宇宙機関ベンチマーク

機械学習は、宇宙船運用において重要なタスクである衛星テレメトリの異常検出を改善する可能性を大いに秘めています。しかし、この可能性は、特に衛星テレメトリという難しいケースにおける多変量時系列異常検出のための理解可能なベンチマークの欠如によって妨げられています。欧州宇宙機関の衛星テレメトリにおける異常検出のためのベンチマーク（ESA-ADB）は、この課題に対応し、分野における新しい標準を確立することを目的としています。これは、欧州宇宙機関（ESA）の宇宙船運用エンジニアと機械学習の専門家の密接な協力の結果です。新たに導入されたESA異常データセットは、3つの異なるESAミッションからの注釈付きの実際のテレメトリを含み、そのうち2つがESA-ADBに含まれています。私たちの新しい階層的評価パイプラインで評価された典型的な異常検出アルゴリズムの結果は、オペレーターのニーズに対応するために新しいアプローチが必要であることを示しています。ESA-ADBのすべての要素は、完全な再現性を確保するために公開されています。