Technical University of Munich (TUM)
La numérisation dans la recherche spatiale

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Technical University of Munich (TUM)

La numérisation dans la recherche spatiale

Klaus Drechsler
Guenter W. Hein

Instructeurs : Klaus Drechsler

4 792 déjà inscrits

Inclus dans le siteCoursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(92 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Vous découvrirez une série d'applications numériques utilisées dans la recherche spatiale.

  • Vous examinerez les risques créés par la numérisation, notamment dans le domaine des voyages spatiaux, et les défis auxquels est confrontée la communauté scientifique.

  • Vous comprendrez les effets de la numérisation sur la technologie de navigation par satellite en particulier.

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Évaluations

7 devoirs

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation La numérisation dans l'aéronautique et l'espace
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Il y a 4 modules dans ce cours

Peter Weckesser donne un aperçu des processus de numérisation du point de vue de la fabrication, en discutant des approches adoptées avec les nouveaux flux de travail numériques.

Inclus

3 vidéos

La révolution numérique a un impact à de nombreux niveaux de l'activité et de la technologie spatiales. L'avènement du "New Space" est étroitement lié à la numérisation, qui remet en question des paradigmes établis de longue date, notamment dans la conception des missions et des systèmes des engins spatiaux. Ce module illustre les effets novateurs de la numérisation dans divers domaines tels que l'observation de la terre, les services en aval et la conception de missions et de systèmes. Le module examine également les défis de la numérisation dans le secteur spatial, y compris les cybermenaces et la valeur stratégique et commerciale croissante du secteur. - Enseignant : Professeur Roger Förstner (Universität der Bundeswehr München).

Inclus

5 vidéos1 lecture2 devoirs2 évaluations par les pairs

L'aviation civile est un marché de plusieurs billions de dollars qui devrait connaître une croissance continue jusqu'en 2040 au moins. La navigation et le guidage des avions d'un terminal à l'autre constituent le facteur de coût déterminant pour chaque vol. Ainsi, toute économie résultant de l'introduction d'une nouvelle technologie numérique produira un retour sur investissement extrêmement élevé en raison des économies d'échelle. Ce cours décrit le contexte spécifique de la navigation avant d'identifier les cas où les moyens de navigation conventionnels (routes de vol) sont insuffisants pour augmenter la capacité, la flexibilité et la performance. Le concept de navigation basée sur la performance (PBN) est présenté et les raisons pour lesquelles le positionnement doit être disponible partout (navigation de zone - RNAV). Le principe de base du positionnement GNSS est décrit et les défaillances et anomalies relativement fréquentes des satellites sont explorées, ce qui explique pourquoi le GNSS autonome ne peut pas être utilisé directement pour une application critique en matière de sécurité. Le concept de statistiques de séparation des solutions combiné à l'utilisation de constellations GNSS multiples est présenté (Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring - ARAIM) qui, à long terme, pourrait remplacer la technologie de navigation conventionnelle. La conférence se termine par un examen des facteurs limitants, de la planification actuelle des autorités de l'aviation civile et du projet européen GNSS Galileo. - Conférencier : Professeur Thomas Pany (Universität der Bundeswehr München).

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce cours en ligne porte sur les progrès réalisés dans le domaine de l'observation de la Terre (OT) au cours des dernières années. Aucun autre domaine d'application spatiale n'a connu autant de progrès au cours des dernières décennies. L'objectif de ce cours est d'explorer les principales tendances en matière de collecte, de stockage, de distribution et d'analyse des données de télédétection. Les sources de données complémentaires présentées dans le cours comprennent les satellites, les plates-formes de haute altitude (HAPS), les avions et les véhicules aériens sans pilote (UAV).Le système européen Copernicus est le plus grand système de surveillance libre et ouvert au monde à des fins environnementales et de sécurité. Le système européen Copernicus est le plus grand système de surveillance libre et ouvert au monde à des fins environnementales et de sécurité. Il est cité tout au long du cours comme un exemple de technologie de pointe, présenté avec une étude de cas commerciale. Les technologies d'accès, d'archivage et de traitement basées sur le cloud sont introduites et discutées et la terminologie de base comme DaaS, SaaS et PaaS est expliquée dans le contexte spécifique de l'OT.L'avènement de l'intelligence artificielle représente l'aube d'une nouvelle ère dans l'analyse des données. AI4EO fournit des outils d'analyse supplémentaires au-delà des algorithmes physiques. L'IA permet de travailler sur des volumes de données extrêmement importants et de combiner des types de données très différents tels que les images et les données des médias sociaux. - Conférenciers : Professeur Xiaoxiang Zhu (DLR German Aerospace Center & Technical University Munich) & Professeur Volker Liebig (Airbus DS & Université de Stuttgart).

Inclus

6 vidéos1 lecture2 devoirs

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (30 évaluations)
Klaus Drechsler
Technical University of Munich (TUM)
4 Cours20 962 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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MF
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Révisé le 1 mars 2022

ND
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Révisé le 15 oct. 2020

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Révisé le 26 mars 2021

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