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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Análisis de autorías institucional

Perez MuÑoz, Angel GroveAutor (correspondencia)Alonso A.Autor (correspondencia)Pérez M.s.Autor (correspondencia)Zamorano J.Autor (correspondencia)Zamorano Flores, Juan RafaelAutor (correspondencia)Santos Valente, Hugo MicaelAutor o CoautorDe La Puente J.a.Autor (correspondencia)Porras-Hermoso A.Autor (correspondencia)Bayon-Laguna M.Autor o Coautor

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1 de abril de 2024
Publicaciones
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Conferencia Publicada
No

Including AI experiments onboard the UPMSat-3 satellite mission

Publicado en:Journal Of Physics: Conference Series. 2716 (1): 012101-012101 - 2024-01-01 2716(1), DOI: 10.1088/1742-6596/2716/1/012101

Autores: Perez-Muñoz AG; Alonso A; Perez MS; Zamorano J; Valente H; De La Puente JA; Porras-Hermoso A; Bayon-Laguna M

Afiliaciones

Instituto Universitario de Microgravedad Ignacio Da Riva - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

Artificial Intelligence (AI) techniques are being used in general-purpose industrial computing systems. There is a great interest in expanding its use across other types of systems. However, they are not immediately applicable to embedded safety-critical systems. In particular, in spacecrafts, there are subsystems with high integrity requirements, which means that their failure could affect the overall behavior of the vehicle or even the loss of the complete mission. This paper deals with the use of some relevant AI techniques onboard space systems. Machine Learning and Neural Networks are potential techniques for these systems. The objective of this paper is to evaluate its applicability, select the most appropriate tools, and determine its feasibility to place onboard the satellite. Through the analysis of standards proposals, and a thermal estimation use case, we identify the issues, challenges, and guidelines to be considered for the use of AI, specifically machine learning, in UPMSat-3.

Palabras clave

Industry, innovation and infrastructure

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Journal Of Physics: Conference Series, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Physics and Astronomy (Miscellaneous), le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-26:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 3 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/88601/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 43
  • Descargas: 6
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 9 - Industry, innovation and infrastructure, con una probabilidad del 52% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Perez-Muñoz AG, Alonso A, Perez MS, Zamorano J, Valente H, De La Puente JA, Porras-Hermoso A, Bayon-Laguna M) y Último Autor (BAYON LAGUNA, MONTSERRAT).

los autores responsables de establecer las labores de correspondencia han sido PEREZ MUÑOZ, ANGEL GROVE, ALONSO MUÑOZ, ALEJANDRO ANTONIO, PEREZ HERNANDEZ, MARIA DE LOS SANTOS, SANTOS VALENTE, HUGO MICAEL, ZAMORANO FLORES, JUAN RAFAEL, PUENTE ALFARO, JUAN ANTONIO DE LA y PORRAS HERMOSO, ANGEL LUIS.