Алгоритмы машинного обучения применяются в космической навигации для определения ориентации и местоположения космического аппарата. 1 Для этого используются высокочувствительные сенсоры, которые обнаруживают слабые световые сигналы от далёких звёзд и галактик. 1 Затем эти данные анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, которые сопоставляют их с картой звёздного неба и другими референсными данными. 1 На основе этого вычисляется текущая ориентация и местоположение космического аппарата. 1

Также алгоритмы машинного обучения помогают повысить точность определения координат местоположения при работе навигационной аппаратуры в абсолютном режиме, учитывая влияние остаточной погрешности измерения псевдодальности. 4

Кроме того, анализ временных рядов с помощью машинного обучения может помочь в выявлении трендов, сезонности или аномалий в данных, что полезно для прогнозирования будущих событий или поведения системы. 2