Aurora SIGER

Sistema Inteligente de Gerenciamento de Riscos para uma colônia espacial fictícia. Projeto integrador de Ciência da Computação na FIAP — desenvolvido em 7 fases ao longo de 2026.

PythonPytestMachine LearningEstruturas de dadosLógica booleana

O projeto

Imagine que você faz parte da equipe de controle de missão de uma colônia espacial. A cada operação crítica — uma decolagem na Terra, um pouso em outro planeta — dezenas de sensores transmitem dados em tempo real e dezenas de regras precisam ser verificadas em segundos. Como decidir se é seguro prosseguir?

O Aurora SIGER — Sistema Inteligente de Gerenciamento de Riscos — responde a essa pergunta com um pipeline de decisão Go/No-Go que evolui ao longo de sete fases. É o projeto integrador do primeiro ano de Ciência da Computação (online) da FIAP em 2026, e cada fase adiciona uma nova capacidade ao sistema: telemetria, pouso, sustentação, comunicação e além.

A ênfase, em todas as fases, é a mesma: decisões automatizadas em sistemas críticos precisam ser inspecionáveis. Tabela-verdade aberta. Faixas seguras documentadas. Histórico empilhado. Quando a máquina decide, alguém precisa conseguir auditar — e o sistema é construído desde o início para tornar essa auditoria possível.

Fases concluídas

Fase 1 — Decolagem da Missão

Validação determinística de 7 sensores de telemetria, detecção de anomalias com Isolation Forest implementado do zero (ROC AUC 0,9999 vs Scikit-learn) e análise energética orbital. O resultado é um pipeline de tripla barreira que decide se o foguete está pronto para decolar — ou aborta com justificativa rastreável.

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Fase 2 — Pouso e Estabilização

Coordenação do pouso de 12 módulos da colônia em Marte: organização de fila com critério multivariado, autorização por expressão booleana inspecionável F ∧ A ∧ (L ∨ E) ∧ S com diagrama de portas lógicas, modelagem matemática de altitude, combustível e energia solar, e pilha auditável de bloqueios.

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Fase 3 — Operação Energética da Colônia

A colônia que pousou agora opera, hora após hora, ao longo de 7 sóis marcianos. Simulação determinística de geração (solar/eólica/nuclear), consumo com termo térmico físico Q = U·A·ΔT, bateria e clima extremo (tempestades de poeira, frente fria). O salto conceitual é a transição de decisões reativas para preditivas: uma regressão OLS feita à mão vigia a tendência da energia e rebaixa o estado da colônia antes de a bateria cair, com controle de carga em duas camadas e dashboard ao vivo.

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Fase 4 — A Colônia como Rede

A mesma colônia que opera no tempo agora é mapeada no espaço: 13 módulos viram nós de um grafo ponderado de 20 conexões tipadas (energia, dados, suporte vital). Algoritmos clássicos implementados do zero — BFS, DFS, Dijkstra com restrição de prioridade, pontos de articulação (Tarjan) e centralidade de intermediação (Brandes) — interrogam a estrutura. O achado central é um paradoxo de governança: o único ponto de falha que parte a rede é o módulo de menor prioridade operacional. Criticidade operacional e criticidade topológica são dimensões ortogonais — e um sistema completo precisa das duas.

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Roadmap

O Aurora SIGER cresce ao longo de 7 fases durante o ano letivo de 2026. Cada fase adiciona um subpacote ao código (aurora_siger/<dominio>/) sem fragmentar em repositórios separados — o sistema é um monolito que cresce, não uma constelação de protótipos descartáveis.

FaseTemaStatus
1Telemetria, Isolation Forest, pipeline Go/No-GoConcluída
2Pouso de módulos, estruturas lineares, lógica booleana, modelagem físicaConcluída
3Operação energética: simulação determinística, regressão OLS, controle em 2 camadas, dashboard ao vivoConcluída
4Topologia: colônia como grafo, algoritmos de rede (BFS/DFS/Dijkstra/Tarjan/Brandes), modelagem de consumoConcluída
5Em breve
6Em breve
7Em breve

Autores

Projeto desenvolvido por alunos do 1.º ano de Ciência da Computação (online) — FIAP, 2026:


Explore o código-fonte no repositório GitHub ou execute os notebooks interativos da Fase 1, da Fase 2 e da Fase 3 no Google Colab.