ИИ повышает точность лазерных телескопов для отслеживания космического мусора

Нейросеть улучшает лазерную локализацию

Новая нейросетевая модель повышает точность лазерных телескопов, позволяя ученым определять положение мелкого мусора на орбите без увеличения чувствительности приборов.

Проблема космического мусора

Космический мусор — неработоспособные искусственные объекты на орбите: ступени ракет, фрагменты распада аппаратов. На 2019 г.: ~20 000 отслеживаемых объектов (>10 см), включая 2218 работающих спутников. Но: >130 млн фрагментов <1 см, ~1 млн — 1–10 см, >30 000 — >10 см. Все угрожают безопасности космических аппаратов.

Существует >50 лазерных станций наблюдения. Отслеживание сложно: чем меньше объект, тем труднее детектировать.

Новый метод: точность до 1 м² на 1500 км

Лазерная локализация: мощный луч в космос, телескоп ловит отраженный сигнал, оценивает расстояние (как эхолокация у нетопырей). Малый мусор слабо отражает свет — точная локализация сложна. Предыдущие методы давали точность ~1 км.

Новый метод находит фрагмент размером 1 м² на расстоянии 1500 км.

Использована нейросеть обратного распространения, оптимизированная двумя алгоритмами: генетическим и Левенберга — Марквардта. Нейросеть стабилизирует наведение телескопов и распознает слабые сигналы малого мусора — без апгрейда железа и повышения чувствительности. Меньше ложных срабатываний в локальных областях неба.

Тестирование

Сравнение с тремя стандартными моделями: монтировочной, базовой параметрической, сферическими гармониками. Нейросеть превзошла все три по точности и скорости сходимости.

На наблюдательных данных 95 звезд решена коэффициенты всех 4 моделей. Проверка на 22 других звезды: новый алгоритм наиболее точен, работает в реальном времени.

Планы: дальнейшая оптимизация для обнаружения еще более мелкого мусора.