تتداخل الأقمار الصناعية مع البيانات الفلكية – هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم حلاً؟

تتداخل الأقمار الصناعية مع البيانات الفلكية – هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم حلاً؟

طور علماء الفلك خوارزمية للتعلم الآلي يمكنها اكتشاف مسارات الأقمار الصناعية في صور السماء ليلاً بدقة عالية. هذا النموذج يجعل تفسير البيانات أسهل ويمكن أن يسمح بإزالة الهوامش التي تسبب مشاكل متزايدة في علم الفلك.

التكنولوجيا ستكون المشكلة "القنابل الضوئية" من أقمار اتصالات الإنترنت لا يمكن حلها، ولكن يمكن أن تساعد في تقليل تأثيرها على بعض صور التلسكوب. وقد روج الباحثون للعمل في الاجتماع العام للاتحاد الفلكي الدولي (IAU) في كيب تاون الشهر الماضي.

يقول سيغفريد إيغل، عالم الفيزياء الفلكية في جامعة إلينوي أوربانا شامبين: "يمكن أن يساعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، لأنه إذا كان لديك ما يكفي من البيانات، فيمكنك تصنيف هذا هو شكل القمر الصناعي". ويضيف أن عدد عمليات إطلاق الأقمار الصناعية وتطويرها يحدث "بوتيرة سريعة"، وأن الباحثين "يبذلون قصارى جهدهم للحاق بالركب".

التهديد المتزايد

على مدى السنوات الخمس الماضية، أطلقت شركات مثل SpaceX في هوثورن، كاليفورنيا، وEutelsat OneWeb في لندن، ومشروع Kuiper التابع لأمازون في ريدموند، واشنطن، آلافًا من أقمار الاتصالات الصناعية إلى مدار أرضي منخفض. ومن المقرر إطلاق العديد من الأقمار الصناعية الأخرى، بما في ذلك كوكبة ضخمة مكونة من 12000 قمر صناعي تسمى G60 Starlink والتي ستطلقها شركة Shanghai Spacecom Satellite Technology في الصين. وقال ريتشارد جرين، مدير مركز الاتحاد الفلكي الدولي لحماية السماء المظلمة والهادئة من تداخل كوكبة الأقمار الصناعية، خلال جلسة في الجمعية العامة للاتحاد الفلكي الدولي: "يوجد الآن حوالي مليون قمر صناعي في سجل طموحات المستقبل".

توفر هذه الأقمار الصناعية وصولاً سريعًا إلى الإنترنت عريض النطاق للأشخاص في جميع أنحاء العالم، ولكنها كذلك مزعجة بشكل متزايد لعلماء الفلك - تظهر على شكل خطوط مشرقة في صور السماء ويمكن أن تؤثر على الملاحظات عبر الطيف الكهرومغناطيسي بأكمله. تتأثر التلسكوبات الحساسة ذات مجالات الرؤية الواسعة بشكل خاص بهذا التلوث عبر الأقمار الصناعية. على سبيل المثال، تشير التقديرات إلى أن تلسكوب Vera Rubin القادم قد يتعرض للخطر أكثر من ثلث صوره.

يقول إيغل: "إن علم الفلك اليوم هو علم يتضمن كميات كبيرة من البيانات، ولا يوجد إنسان يستطيع أن ينظر إلى كل الصور المسجلة كل ليلة ويرى الخطوط". "يمكن للتعلم الآلي أن يساعد هنا."

ولتطوير برنامج لتحديد مسارات الأقمار الصناعية في صور التلسكوب، قامت ماريا روميرو كولميناريس - عالمة البيانات في جامعة أتاكاما في تشيلي - بتدريب خوارزمية التعلم الآلي الخاضعة للإشراف على عشرات الآلاف من الصور التي التقطتها شبكة من التلسكوبات في تشيلي وإسبانيا والمكسيك وفيتنام وكوريا الجنوبية. يقول روميرو كولميناريس: "كنا نعرف متى وأين [في السماء] لمراقبة القمر الصناعي، وقمنا بملاحظة واحدة باستخدام قمر صناعي وأخرى بدونه"، وأنتجت عددًا متساويًا من الصور الواضحة والملوثة. عندما طبقت هي وزملاؤها النموذج على البيانات المتاحة للجمهور من WASP (البحث واسع الزاوية عن الكواكب) ومشاريع شبكة التلسكوب الآلي المجرية، تمكنت الخوارزمية من تحديد 96٪ من مسارات الأقمار الصناعية.

يعد اكتشاف الخطوط خطوة مهمة نحو إزالتها من الصور والبيانات، كما يقول جيريمي تريجلوان ريد، عالم الفيزياء الفلكية بجامعة أتاكاما، الذي عمل مع روميرو كولميناريس في المشروع. وسيكون التحدي التالي هو تطوير الأدوات التي يمكنها بالفعل إزالة مسارات الأقمار الصناعية مع الحفاظ على البيانات الأساسية. وهذا ممكن فقط في الحالات التي لا يكون فيها القمر الصناعي ساطعًا لدرجة أنه يشبع بيكسلات الصورة ويتلاشى في البيكسلات المحيطة، كما يقول تريجلوان ريد. في حالة حدوث تجاوز، لا يمكن حفظ البيانات الأساسية.

وبحلول نهاية العام المقبل، يأمل الباحثون في تطوير تطبيق وبرنامج مفتوح المصدر يسمح للمراصد وعلماء الفلك الهواة بتحديد الصور والبيانات الملوثة وتنظيفها. ومن المرجح أن تنجح مثل هذه التدابير على التلسكوبات الصغيرة المزودة بكاميرات منخفضة الحساسية.

البرق الشبيه بالنجوم

وتبين أن الأشكال الأخرى من التلوث الناتج عن الأقمار الصناعية أكثر صعوبة في إدارتها. عندما تلتقط الألواح الشمسية والأسطح المسطحة الأخرى على الأقمار الصناعية الضوء، فإنها تنتج صواعق البرق عابرين فلكيين قصيري العمر انفجارات طاقة مماثلة يمكن أن تستمر من ميلي ثانية إلى سنوات.

يقول سيرجي كاربوف، عالم الفلك في معهد أوروبا الوسطى لعلم الكونيات والفيزياء الأساسية في براغ: "نظرًا لأن هذه الومضات قصيرة جدًا، تصل أحيانًا إلى ميلي ثانية واحدة، فإن حركة الأقمار الصناعية خلالها تكون ضئيلة ونحصل على وميض يشبه النجم تمامًا". ويضيف: "لا توجد طريقة حقيقية لتمييز هذه الومضات عن الظواهر الفيزيائية الفلكية العابرة التي نريد اكتشافها، باستثناء مقارنة موقعها مباشرة بفهرسة مدارات الأقمار الصناعية".

يقول إيجل إن المعدات الإلكترونية الموجودة في الأقمار الصناعية يمكنها أيضًا إصدار إشعاعات غير مقصودة، مما يؤدي إلى تعطيل عمليات رصد الشفق الناتج عن الانفجار الكبير. ويأمل علماء الفلك أن يتم دراسة هذا الإشعاع المعروف باسم إشعاع الخلفية الكونية الميكروويف, الإجابة على الأسئلة المتعلقة بتوسع الكون يصبح. يُصدر الجيل القادم من الأقمار الصناعية لشركة SpaceX، والتي بدأت الشركة إطلاقها العام الماضي، إشعاعات أكثر بحوالي 30 مرة من الجيل السابق. هذا النوع من الإشعاع غير منظم ويمكن أن يعرض نطاقات المراقبة بأكملها للخطر.

ويشير إيجل إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي لا يمكنها في الواقع إعادة بناء البيانات المفقودة وستزداد المشكلة سوءًا مع إطلاق المزيد من الأقمار الصناعية. يقول إيجل: "إذا قمت بطلاء الموناليزا باللون الأبيض، ففي مرحلة ما لن يكون هناك ما يمكنك القيام به، حتى لو قمت بتدريب خوارزمية التعلم الآلي على جميع أعمال دافنشي". "قد تكون قادرًا على تخمين الشكل الذي قد تبدو عليه اللوحة، لكنهم لن يتمكنوا أبدًا من إعادة بناء البيانات التي تفقدها."

1. باسا، سي.جي. وآخرون. أسترون. الفلك. 689، L10 (2024).

   شرط
   جوجل الباحث العلمي

تحميل المراجع