import logging import pandas as pd import numpy as np from typing import Dict, List, Any, Optional, Union, Tuple from datetime import datetime, timedelta from .quantum_alerts import QuantumCollisionAlertSystem from .quantum_trajectory import QuantumTrajectoryModel from .ssc_api import SSCApi from .spacex_api import SpaceXApi from .space_track_api import SpaceTrackApi from .noaa_api import NOAAApi from .config import logger class QuantumApiIntegrator: """ Integrador que conecta los módulos cuánticos (alertas y trayectorias) con las APIs externas para obtener datos orbitales reales y procesarlos con algoritmos cuánticos. Esta clase actúa como puente entre las fuentes de datos (SSC, SpaceX, Space-Track, NOAA) y los algoritmos cuánticos, permitiendo un flujo de datos coherente y optimizado. """ def __init__(self): """ Inicializa el integrador con las instancias de los módulos cuánticos y las APIs. """ self.logger = logging.getLogger("Orbix.QuantumApiIntegrator") # Inicializar módulos cuánticos self.alert_system = QuantumCollisionAlertSystem() self.trajectory_model = QuantumTrajectoryModel() # Inicializar APIs self.ssc_api = SSCApi() self.spacex_api = SpaceXApi() self.space_track_api = SpaceTrackApi() self.noaa_api = NOAAApi() self.logger.info("Integrador de APIs cuánticas inicializado correctamente") def get_satellite_data(self, satellite_id: str, start_time: datetime, end_time: datetime) -> Dict[str, Any]: """ Obtiene datos de un satélite específico combinando información de múltiples APIs. Args: satellite_id: Identificador del satélite (NORAD ID o nombre) start_time: Tiempo de inicio para los datos end_time: Tiempo de fin para los datos Returns: Dict con datos combinados del satélite de múltiples fuentes """ result = {} try: # Intentar obtener datos de Space-Track (datos TLE) try: norad_id = int(satellite_id) if satellite_id.isdigit() else None if norad_id: tle_data = self.space_track_api.get_latest_tle(norad_id) if "error" not in tle_data: result["tle_data"] = tle_data except Exception as e: self.logger.warning(f"Error al obtener datos TLE de Space-Track: {str(e)}") # Obtener datos de posición de SSC try: ssc_data = self.ssc_api.get_satellite_data( satellites=[satellite_id], start_time=start_time, end_time=end_time ) if "error" not in ssc_data: result["position_data"] = ssc_data except Exception as e: self.logger.warning(f"Error al obtener datos de posición de SSC: {str(e)}") # Obtener datos de clima espacial de NOAA try: space_weather = self.noaa_api.get_solar_wind_data() if "error" not in space_weather: result["space_weather"] = space_weather except Exception as e: self.logger.warning(f"Error al obtener datos de clima espacial: {str(e)}") return result except Exception as e: self.logger.error(f"Error al obtener datos del satélite {satellite_id}: {str(e)}") return {"error": str(e)} def convert_api_data_to_trajectory(self, api_data: Dict[str, Any]) -> pd.DataFrame: """ Convierte datos de las APIs a un DataFrame con formato de trayectoria compatible con los módulos cuánticos. Args: api_data: Datos obtenidos de las APIs Returns: DataFrame con la trayectoria en formato [x, y, z, timestamp] """ try: # Verificar si tenemos datos de posición if "position_data" not in api_data or "data" not in api_data["position_data"]: raise ValueError("No hay datos de posición disponibles") position_data = api_data["position_data"]["data"] # Extraer coordenadas y timestamps coordinates = [] timestamps = [] for point in position_data: if "coordinates" in point and "time" in point: coords = point["coordinates"] if "x" in coords and "y" in coords and "z" in coords: coordinates.append([coords["x"], coords["y"], coords["z"]]) timestamps.append(point["time"]) if not coordinates: raise ValueError("No se pudieron extraer coordenadas válidas") # Crear DataFrame trajectory_df = pd.DataFrame(coordinates, columns=["x", "y", "z"]) trajectory_df["timestamp"] = timestamps return trajectory_df except Exception as e: self.logger.error(f"Error al convertir datos a trayectoria: {str(e)}") # Devolver DataFrame vacío en caso de error return pd.DataFrame(columns=["x", "y", "z", "timestamp"]) def predict_trajectory(self, satellite_id: str, start_time: datetime, end_time: datetime, prediction_hours: int = 24) -> pd.DataFrame: """ Predice la trayectoria futura de un satélite utilizando el modelo cuántico. Args: satellite_id: Identificador del satélite start_time: Tiempo de inicio para los datos históricos end_time: Tiempo de fin para los datos históricos prediction_hours: Número de horas a predecir en el futuro Returns: DataFrame con la trayectoria predicha """ try: # Obtener datos históricos satellite_data = self.get_satellite_data(satellite_id, start_time, end_time) # Convertir a formato de trayectoria historical_trajectory = self.convert_api_data_to_trajectory(satellite_data) if historical_trajectory.empty: raise ValueError("No hay suficientes datos históricos para la predicción") # Preparar datos para el modelo cuántico # Convertir DataFrame a tensor para el modelo input_data = historical_trajectory[["x", "y", "z"]].to_numpy() input_tensor = np.expand_dims(input_data, axis=0) # Añadir dimensión de batch # Convertir a tensor de TensorFlow import tensorflow as tf tf_input = tf.convert_to_tensor(input_tensor, dtype=tf.float32) # Realizar predicción con el modelo cuántico predicted_coords = self.trajectory_model(tf_input).numpy()[0] # Eliminar dimensión de batch # Crear DataFrame con la predicción timestamps = [] last_timestamp = historical_trajectory["timestamp"].iloc[-1] if "timestamp" in historical_trajectory.columns else datetime.now() if isinstance(last_timestamp, str): last_timestamp = datetime.fromisoformat(last_timestamp.replace('Z', '+00:00')) # Generar timestamps futuros for i in range(len(predicted_coords)): future_time = last_timestamp + timedelta(hours=i * prediction_hours / len(predicted_coords)) timestamps.append(future_time) # Crear DataFrame con la predicción prediction_df = pd.DataFrame(predicted_coords, columns=["x", "y", "z"]) prediction_df["timestamp"] = timestamps return prediction_df except Exception as e: self.logger.error(f"Error al predecir trayectoria: {str(e)}") return pd.DataFrame(columns=["x", "y", "z", "timestamp"]) def generate_collision_alert(self, satellite_id: str, other_object_id: str = None, prediction_hours: int = 72) -> Dict[str, Any]: """ Genera una alerta de colisión para un satélite utilizando el sistema de alertas cuánticas. Args: satellite_id: Identificador del satélite principal other_object_id: Identificador del otro objeto (opcional) prediction_hours: Número de horas a predecir para evaluar colisión Returns: Dict con la información de la alerta """ try: # Definir ventana de tiempo para datos históricos (últimas 24 horas) end_time = datetime.now() start_time = end_time - timedelta(hours=24) # Predecir trayectoria futura predicted_trajectory = self.predict_trajectory( satellite_id=satellite_id, start_time=start_time, end_time=end_time, prediction_hours=prediction_hours ) if predicted_trajectory.empty: raise ValueError("No se pudo generar una predicción de trayectoria válida") # Si se especificó otro objeto, obtener también su trayectoria other_trajectory = None if other_object_id: other_trajectory = self.predict_trajectory( satellite_id=other_object_id, start_time=start_time, end_time=end_time, prediction_hours=prediction_hours ) # Obtener datos de clima espacial para metadatos adicionales space_weather = self.noaa_api.get_solar_wind_data() # Preparar metadatos adicionales additional_metadata = { "prediction_hours": prediction_hours, "data_sources": ["SSC", "SpaceTrack", "NOAA"], "space_weather": space_weather.get("data", []) } # Generar alerta con el sistema cuántico alert = self.alert_system.generate_alert( satellite_id=satellite_id, trajectory=predicted_trajectory, other_object_id=other_object_id, additional_metadata=additional_metadata ) # Publicar alerta self.alert_system.publish_alert(alert) return alert except Exception as e: self.logger.error(f"Error al generar alerta de colisión: {str(e)}") return {"error": str(e)} def analyze_multiple_satellites(self, satellite_ids: List[str], prediction_hours: int = 72) -> List[Dict[str, Any]]: """ Analiza múltiples satélites para detectar posibles colisiones entre ellos. Args: satellite_ids: Lista de identificadores de satélites prediction_hours: Número de horas a predecir para evaluar colisiones Returns: Lista de alertas para las posibles colisiones detectadas """ alerts = [] try: # Predecir trayectorias para todos los satélites trajectories = {} for sat_id in satellite_ids: trajectory = self.predict_trajectory( satellite_id=sat_id, start_time=datetime.now() - timedelta(hours=24), end_time=datetime.now(), prediction_hours=prediction_hours ) if not trajectory.empty: trajectories[sat_id] = trajectory # Comparar cada par de satélites for i, sat1 in enumerate(satellite_ids): if sat1 not in trajectories: continue for j in range(i+1, len(satellite_ids)): sat2 = satellite_ids[j] if sat2 not in trajectories: continue # Generar alerta para este par alert = self.alert_system.generate_alert( satellite_id=sat1, trajectory=trajectories[sat1], other_object_id=sat2, additional_metadata={ "comparison_type": "satellite-satellite", "prediction_hours": prediction_hours } ) # Solo añadir alertas con probabilidad significativa if alert["collision_probability"] > 0.1: alerts.append(alert) # Publicar alerta self.alert_system.publish_alert(alert) return alerts except Exception as e: self.logger.error(f"Error al analizar múltiples satélites: {str(e)}") return [{"error": str(e)}]