Explainable Causal Reinforcement Learning for satellite anomaly response operations under multi-jurisdictional compliance

El texto aborda la necesidad de una IA explicable y causal para operaciones espaciales, ilustrando con un incidente satelital donde una corrección automatizada violó las regulaciones de soberanía de datos. Destaca el fracaso de los enfoques tradicionales de IA para manejar la complejidad de las restricciones técnicas, las prioridades operativas y los límites jurisdiccionales.