AI melhora telescópios de alcance a laser para detectar com precisão detritos espaciais

• O novo modelo de rede neural melhora a precisão dos telescópios de alcance a laser.
• Isso permite que os cientistas localizem a posição de fragmentos menores na órbita da Terra, sem aumentar a sensibilidade dos telescópios.

Detritos espaciais são objetos de fabricação humana extintos na órbita da Terra que não são mais úteis. Eles são gerados durante as atividades espaciais e, principalmente, vêm do estágio final de foguetes portadores e materiais indesejados de espaçonaves se desintegrando na órbita.

Em 2019, havia aproximadamente 20.000 objetos artificiais em órbita acima da Terra, incluindo 2.218 satélites operacionais. No entanto, esses são os únicos objetos grandes o suficiente para serem rastreados.

Mais de 130 milhões de pedaços de entulho são menores que 1 centímetro, cerca de 1 milhão de pedaços têm de 1 a 10 centímetros e mais de 30.000 pedaços são maiores que 10 centímetros. Todos eles estão em órbita ao redor da Terra e sua existência afeta seriamente a segurança de uma espaçonave.

Atualmente, existem mais de 50 estações globais de observação a laser que monitoram detritos espaciais. No entanto, rastreá-los é uma tarefa extremamente desafiadora:quanto menor o objeto, mais difícil é detectá-los e rastreá-los.

Um novo estudo apresenta um modelo de rede neural que melhora a precisão dos telescópios a laser, permitindo que os cientistas localizem a posição de fragmentos menores.

Quão preciso é?

Para localizar fragmentos orbitais, os cientistas utilizam um método chamado imagem a laser. Isso envolve o envio de lasers de alta energia para o espaço e o uso de um telescópio para captar os sinais que são refletidos de volta pelos detritos em órbita. Esses sinais refletidos são então usados ​​para avaliar a distância dos detritos. O processo é semelhante ao modo como os morcegos usam a ecolocalização para rastrear a presa.

Mas como os detritos menores não refletem muita luz, é difícil localizá-los com precisão. Embora as técnicas anteriores tenham aprimorado a detecção de fragmentos a laser, elas podem localizar um pedaço de fragmento apenas em um nível de 1 km.

O novo método, por outro lado, é capaz de encontrar um pedaço de entulho de apenas 1 metro quadrado que está a cerca de 1.500 km de distância.

Referência:Journal of Laser Applications | DOI:10.2351 / 1.5110748 | Wikipedia

Para isso, os pesquisadores usaram uma rede neural de retropropagação, que é otimizada por meio de dois algoritmos de correção:o Algoritmo Genético e Levenberg – Marquardt.

Uma ilustração de detritos espaciais que podem ser vistos da alta órbita terrestre | Wikipedia

A rede neural ajudou os telescópios a estabilizar suas habilidades de apontamento e reconhecer sinais fracos de pequenos pedaços de lixo espacial. Tudo isso é feito sem aumentar a sensibilidade dos telescópios ou fazer qualquer atualização de hardware.

Além disso, os telescópios agora podem detectar detritos com mais precisão em regiões localizadas do espaço, sem produzir muitos falsos positivos.

Teste

Os pesquisadores testaram seu método em relação a três modelos padrão:o modelo de montagem, o modelo de parâmetro básico e o modelo de funções harmônicas esféricas. Eles descobriram que a precisão da rede neural é superior a esses três modelos padrão e também supera as deficiências da velocidade convergente lenta.

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Para demonstrar a capacidade da rede neural, os pesquisadores usaram dados observacionais de 95 estrelas para resolver o coeficiente do algoritmo de todos os 4 modelos. Eles avaliaram a precisão da detecção de 22 outras estrelas. Não apenas o novo algoritmo provou ser mais preciso, mas também pode ser facilmente operado com desempenho decente em tempo real.

A equipe planeja otimizar ainda mais a rede neural para detectar fragmentos ainda menores.