Сателитите пречат на астрономическите данни - може ли AI да предложи решение?
Сателитите пречат на астрономическите данни - може ли AI да предложи решение?
Астрономите са разработили алгоритъм за механично обучение, който може да разпознае сателитни следи в снимки на нощното небе с висока точност. Този модел улеснява интерпретацията на данните и може да даде възможност на ивиците да бъдат премахнати, които все повече създават проблеми в астрономията.
Технологията става проблемът на не могат да бъдат решени, но биха могли да помогнат за намаляване на техните ефекти върху някои телескопични изображения. Изследователите похвалиха работата миналия месец на Общото събрание на Международния астрономически съюз (IAU) в Кейптаун.
"Машинно обучение и изкуствен интелект могат да помогнат, защото ако имате достатъчно данни, можете да класифицирате, добре, така изглежда спътник", казва Зигфрид Еггл, астрофизик в университета в Илинойс Урбана-Шампайн. Но броят на сателитните старти и развитието се случва с „бързи темпове“, добавя той и изследователите „правят всичко възможно да наваксат“.
Нарастваща заплаха
През последните пет години компании като SpaceX в Хоторн, Калифорния, Eutelsat Oneweb в Лондон и проектът на Amazon Kuiper в Редмънд, Вашингтон, пуснаха хиляди комуникационни спътници в ниска орбита. Има много по -планирани, включително 12 000 сателитна мегаконстелация, наречена G60 Starlink, която трябва да бъде пусната от сателитната технология в Шанхай Spacecom в Китай. "Сега има около милион спътници в регистъра на амбициите за бъдещето", казва Ричард Грийн, директор на Центъра на IAU, за да защити тъмното и спокойно небе срещу сателитни съзвездия по време на сесия на Общото събрание на IAU.
Тези спътници предлагат бърз достъп до интернет на хората, но са Все по-разрушителни за астрономите -те се появяват като светлинни ивици в небесните изображения и могат да повлияят на наблюденията върху целия електромагнитен спектър. Чувствителните телескопи с широко зрително поле са особено засегнати от това сателитно замърсяване. Например, предстоящият телескоп на Вера Рубин може да бъде оценен да види повече от една трета от неговите снимки.
"Астрономията вече е наука с големи количества данни и няма човек, който да гледа всички снимки, които се записват всяка вечер и да разпознаят ивиците", казва Еггл. "Машинното обучение може да помогне тук."
За да се разработи програма за идентифициране на сателитни следи в телескопични изображения, Мария Ромеро-Колмънарес, учен по данни от Университета в Атакама в Чили, обучаваше следен алгоритъм за машинно обучение по десетки хиляди изображения, записани от мрежа от телескоп в Чили, Испания, Мексико, Ситнам и Южна Корея. "Знаехме кога и къде [в небето] трябва да наблюдаваме сателита и да направим наблюдение със сателит и един без", каза Ромеро-Колмънарес и създадохме същия брой ясни и замърсени изображения. Когато тя и вашите колеги са използвали модела за публично достъпни данни от WASP (широкоъгълно търсене за търсене на планети) и унгарската автоматизирана телескопска мрежа, алгоритъмът е в състояние да идентифицира 96 % от сателитните следи.
Откриването на лентата е важна стъпка към премахване на тях от снимки и данни, казва Джеръми Треглоан-Рийд, астрофизик от университета в Атакама, който е работил по проекта с Ромеро-Колмънарес. Следващото предизвикателство ще бъде разработването на инструменти, които всъщност могат да премахнат следите на сателита, докато данните отдолу се запазват. Това е възможно само в случаите, когато сателитът не е толкова ярък, че е наситен от пикселите на изображение и преминава в околните пиксели, казва Tregloan-Reed. Ако има преливане, основните данни не могат да бъдат запазени.
Изследователите се надяват да разработят приложение с отворен код и програма до края на следващата година, което дава възможност на обсерваторите и астрономите за любители да идентифицират и почистят замърсени изображения и данни. Очаква се подобни мерки да бъдат най -успешни в малките телескопи с камери с малка чувствителност.звезда -подобни проблясъци
Други форми на сателитно замърсяване се оказват още по -трудни за управление. Когато слънчевите модули и други плоски повърхности улавят светлината върху спътниците, те създават светкавици, Бюрови астрономически преходни процеси приличат на енергия, която може да отнеме от милисекунди до години
"Тъй като тези проблясъци са много кратки, понякога до една милисекунда, сателитното движение е незначително и ние получаваме перфектна светкавица, подобна на звезда", казва Сергей Карпов, астроном в Централния Европейски институт по космология и фундаментална физика в Прага. Няма реален начин да се разграничат тези проблясъци от астрофизичните преходни процеси, които бихме искали да разпознаем - освен да сравним позицията им директно с каталози от сателитни песни “, добавя той.
Електронното оборудване в спътниците също може да излъчва неволно радиация, която нарушава наблюденията на сиянието на Големия взрив, казва Eggl. Астрономите се надяват, че изучаването на това радиация, известно като cosmic microwave , answer questions about the expansion of the Вселената
EGGL посочва, че AI инструментите не могат наистина да реконструират загубените данни и по -сателитите ще бъдат стартирани, толкова повече спътници. „Ако рисувате над Mona Lisa с бял цвят, няма какво да направите, дори ако обучавате алгоритъм за машинно обучение на всички работи от Da Vinci“, казва Eggl. "Може да се досетите как може да изглежда картината, но никога не можете да реконструирате данните, които губите."
-
bassa, C. G. et al. Астрон. Астрофис. 689, L10 (2024).