fbpx
Изкуствен интелектНаука и технологии

Изкуствен интелект увеличава точността на лазерните системи за проследяване на космическия боклук

За човечеството е важно да знае , къде и какъв обект се намира на орбита, за да не допусне сблъсъци на космически апарати. За тази цел е използван нов подход чрез невронни мрежи, които осигуряват безпрецедентна точност за проследяване на космическия боклук. Това постижение е описано в научна статия, публикувана в Journal of Laser Applications.

Повече от 50 лазерни станции за проследяване, разположени по целия свят, наблюдават за фрагменти от космическия боклук. Потенциално те могат да определят координатите на обекта с точност до милиметър. Реално сигналът, отразен от орбиталното „желязо“, е много слаб. На инженерите им се налага да използват сложни математически модели, за да уточнят местоположението на потенциално опасния обект.

Наскоро специалисти предложиха за тази цел да се използват самообучаващите се невронни мрежи. Но само това не позволява да се решат всички проблеми. Такава система може да използва различни методи за самообучение, а как да се избере оптималния е съвсем отделна задача. Едно от изискванията е мрежата да може да се обучи на разумен брой обекти и при това да не стане хиперчувствителна, тоест да не дава прекалено много лъжливи сработвания.

Авторите на новото изследване са използвали за обучение метода на обратното влияние на грешките. За да оптимизират метода, те са използвали генетичен алгоритъм и метода на Левенберг-Маркуардт.

Инженерите са сравнили своя подход с три класически начини за следене на небесни обекти. Невронната мрежа се е обучавала на 95 фрагмента от космически боклук. За тези обекти са се определяли коефициентите, необходими за работата на трите стандартни алгоритъма. След това ефективността на всеки алгоритъм се е определяла с помощта на 22 артифакта , които не са влизали в първоначалния обучаващ подбор на данни.

По принцип има няколко начина за задаване на координати на небесната сфера. Един от най-разпространените е да се определи височината и азимута на небесния обект. Едната и другата координата представляват ъгли и се измерват в градуси. Азимутът показва над коя част на хоризонта се намира обекта. Височината представлява ъгъла между хоризонтала и посоката на обекта, тоест показва на каква височина се намира над хоризонта.

Проверката е показала, че обучената невронна мрежа по-добре уточнява положението на небесния обект, отколкото класическите методи. В сравнение със ситуацията, когато не се използват никакви методи на корекция, точността на проследяване на целите с помощта на новия алгоритъм се подобрява девет пъти по азимут и три пъти по височина. При това методът се е оказал достатъчно бърз в реално време.

„След подобряване на точността на насочване на телескопа с помощта на невронни мрежи може да се открие космически боклук с напречно сечение от един от един квадратен метър на разстояние от 1500 километра“- казва водещият автор на изследването Тянмин Ма (Tianming Ma) от Китайската академия по геодезия и картография.

За сравнение височината на Международната космическа станция е 400 километра. По този начин методът позволява да се сканира близкия космос. В същото време геостационарната орбита, която е и най-замърсена , се намира на около 36 хиляди километра.

4.5 2 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
oldest
newest most voted
Inline Feedbacks
View all comments

Харесайте ни :-)


This will close in 25 seconds

0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x