HERON: Demonstrating a Novel Biological Platform for Small Satellite Missions

Long-duration deep space missions pose a significant health risk for both humans and their resident microorganisms. The GeneSat, PharmaSat and O/OREOS missions have previously explored biological questions regarding the effects of spaceflight on S. cerevisiase, B. subtilis, and E. coli. However, there currently exists both a knowledge and an accessibility gap in small satellite biological experiments. These payloads require precise instrumentation and complex platforms that are usually reserved for large research organizations. This makes it difficult for smaller organizations to perform biological research in low Earth orbit (LEO). To address these challenges, the University of Toronto Aerospace Team (UTAT) Space Systems Division is currently developing the HERON CubeSat. HERON houses a payload platform which measures the effects of the LEO environment on the gene expression and drug resistance of Candida albicans, a yeast commonly found in the human gut microbiome. Previous research has suggested that C. albicans might display increased pathogenicity and drug resistance in response to microgravity, which has important implications for long-duration human spaceflight. The yeast cells are housed in custom acrylic microfluidics chips containing 32 wells with channels for media and drug delivery. A measurement printed circuit board (PCB) contains custom optics capable of measuring minute changes in cell fluorescence. The entire payload stack is then housed in a temperature- and humidity-controlled 2U pressure vessel. Space Systems as a whole is an undergraduate student-led and student-funded design team, dedicated to the development of small satellite missions with a focus on education and undergraduate learning. HERON is scheduled to launch Q1 2022 into a Sun-synchronous orbit via a SpaceX Falcon 9 rocket at an altitude of approximately 550 km. Our platform is open-source and can serve as a low-cost template for future biological CubeSat missions. This paper serves as a technical and scientific description of the platform, along with the lessons learned during the payload design, assembly, and validation processes

Розробка аналізатора для підвищення безпеки морського судноплавства і його експериментальне дослідження

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator.На основе эмпирических экспериментальных данных были идентифицированы связи, указывающие на влияние реакций навигаторов (судоводителей) на такие показатели управления судном как маневренность и безопасность. Это сформировало гипотезу о неслучайной связи между действиями навигатора, его реакциями и параметрами управления морским транспортом. В рамках указанной гипотезы были предложены логико-формальные подходы, позволяющие использовать серверные данные как морских симуляторов, так и действующих судов морского транспорта с целью своевременной идентификации возникновения критической ситуации с возможными катастрофическими последствиями. Предложен метод обработки навигационных данных, основанный на анализе темпоральных зон, который позволил предупредить проявления снижений результативности управления морским транспортом на 22,5 %. На основе кластерного анализа и автоматизированных нейронных сетей удалось выделить временные фрагменты управления судном и классифицировать их в соответствии с уровнем опасности. При этом тестовая ошибка нейронной сети составила лишь 3,1 %, а ошибка обучения 3,8 %, что обеспечивает высокое качество полученных результатов моделирования. Предложенные подходы были апробированы с применением навигационного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Финляндия). Проведенное имитационное моделирование системы идентификации критических ситуации при управлении морским транспортом позволило уменьшить вероятность возникновения катастрофических ситуаций на 13,5 %. Использование автоматизированных искусственных нейронных сетей позволило проводить идентификацию критических ситуаций в режиме реального времени на основе базы данных управления морским транспортом на капитанском мостике для индивидуального навигатораНа основі емпіричних експериментальних даних були ідентифіковані зв’язки, що вказують на вплив реакцій навігаторів (судноводіїв) на такі показники управління судном як маневреність і безпека. Це сформувало гіпотезу про невипадковий зв’язок між діями навігатора, його реакціями та параметрами управління морським транспортом. У рамках зазначеної гіпотези були запропоновані логіко-формальні підходи, що дозволяють застосувати серверні дані як морських симуляторів, так і діючих суден морського транспорту з метою своєчасної ідентифікації виникнення критичної ситуації з ймовірними катастрофічними наслідками. Запропоновано метод обробки навігаційних даних, що заснований на аналізі темпоральних зон, який дозволив попередити прояви зниження результативності управління морським транспортом на 22,5 %. На основі кластерного аналізу і автоматизованих нейронних мереж вдалося виділити часові фрагменти управління судном і класифікувати їх відповідно до рівня небезпеки. При цьому тестова помилка нейронної мережі склала лише 3,1 %, а помилка навчання 3,8 %, що забезпечує високу якість отриманих результатів моделювання. Запропоновані підходи були апробовані із застосуванням навігаційного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія). Проведене імітаційне моделювання системи ідентифікації критичних ситуації під час управління морським транспортом дозволило зменшити ймовірність виникнення катастрофічних ситуацій на 13,5 %. Використання автоматизованих штучних нейронних мереж дозволило проводити ідентифікацію критичних ситуацій в режимі реального часу на основі бази даних управління морським транспортом на капітанському містку для індивідуального навігатор

Development and Experimental Study of Analyzer to Enhance Maritime Safety

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator

Universal Dependencies 2.8.1

Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). Version 2.8.1 fixes a bug in 2.8 where a portion of the Dutch Alpino treebank was accidentally omitted

Universal Dependencies 2.10

Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008)

Universal Dependencies 2.3

Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008)

Universal Dependencies 2.11

Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008)