IA Aumenta Precisão de Telescópios a Laser para Rastreamento Preciso de Detritos Espaciais

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

O Problema dos Detritos Espaciais

Detritos espaciais são objetos feitos pelo homem desativados na órbita da Terra que não são mais úteis. Eles são gerados durante atividades espaciais e vêm principalmente do estágio final de foguetes transportadores 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, estes são apenas os objetos grandes o suficiente para serem rastreados.

Mais de 130 milhões de peças de detritos são menores que 1 centímetro, cerca de 1 milhão de peças têm 1-10 centímetros, e mais de 30.000 peças são maiores que 10 centímetros. Todos 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 detectar e rastrear.

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

Qual a Precisão?

Para localizar detritos orbitais, cientistas utilizam um método chamado imagem a laser. Isso envolve fechar lasers de alta energia no espaço e usar um telescópio para captar os sinais refletidos de volta dos detritos orbitais. Esses sinais refletidos são então usados para avaliar a que distância estão os detritos. O processo é semelhante a como morcegos usam ecolocalização para rastrear presas.

Mas, como detritos menores não refletem muita luz, é difícil localizá-los precisamente. Embora técnicas anteriores tenham melhorado a detecção de alcance a laser de detritos, elas só podem localizar um pedaço de detrito em um nível de 1 km.

O novo método, por outro lado, é capaz de encontrar um pedaço de detrito tão pequeno quanto 1 metro quadrado de tamanho a cerca de 1.500 km de distância.

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

Para alcançar isso, pesquisadores usaram uma rede neural de retropropagação, otimizada via dois algoritmos corretivos: o Algoritmo Genético e Levenberg-Marquardt.

Ilustração de detritos espaciais como poderiam ser vistos da órbita terrestre alta | Wikipedia

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

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

Testes

Os pesquisadores testaram seu método contra 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 de velocidade de convergência lenta.

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 o mais preciso, mas também pôde ser facilmente operado com desempenho em tempo real decente.

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