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Objet publié

Le projet proposé vise la conception, l'élaboration et l'intégration de méthodes évoluées d'apprentissage machine et d'analyse de données afin d'examiner automatiquement des séries chronologiques de données à deux éléments (TLE pour Two-Line Elements) se rapportant à des objets spatiaux figurant dans le catalogue du Réseau de surveillance spatiale (SSN) dans le but de détecter des tendances anormales ou qui sortent de l'ordinaire. Un ensemble de paramètres à deux éléments est un format de données autorisant le codage d'une série de paramètres orbitaux d'un objet en orbite autour de la Terre à un moment bien précis. En outre, les méthodes avancées permettront d'établir si la cause première des anomalies détectées est attribuable à des TLE invalides (en raison de données erronées de poursuite de satellite) ou d'un comportement inhabituel de l'objet spatial. La solution d'analyse des tendances TLE proposée permettra de redéfinir la surveillance des satellites et le renseignement spatial grâce à ses capacités d'automatisation et d'intelligence artificielle, et elle autorisera une connaissance accrue de la situation spatiale ainsi qu'une amélioration de la fiabilité en matière de défense du territoire canadien.