Satelliidid segavad astronoomilisi andmeid - kas AI saab pakkuda lahendust?
Satelliidid segavad astronoomilisi andmeid - kas AI saab pakkuda lahendust?
Astronoomid on välja töötanud mehaanilise õppimisalgoritmi, mis suudab suure täpsusega ära tunda satelliidi jäljed öötaevast. See mudel hõlbustab andmete tõlgendamist ja võib võimaldada triipude eemaldamist, mis põhjustavad üha enam probleeme astronoomias.
Tehnoloogiast saab probleemiks Viimase viie aasta jooksul tõid sellised ettevõtted nagu SpaceX Californias Hawthornis, Londonis Eutelsat Oneweb ja Washingtonis Redmondis asuv Amazoni projekt Kuiper tuhandeid kommunikatsioonisatelliite madala orbiidile. Planeeritakse veel palju, sealhulgas 12 000 satelliit -megakonstellatsiooni nimega G60 Starlink, mille algatab Hiinas Shanghai kosmosekomitee satelliittehnoloogia. "Nüüd on ambitsioonide registris umbes miljon satelliit," ütles IAU keskuse direktor Richard Green, et kaitsta tumedat ja rahulikku taevast satelliitide tähtkuju sekkumiste eest IAU üldkoosolekul toimunud istungil. Need satelliidid pakuvad inimeste kiiret lairiba Interneti-juurdepääsu, kuid on Astronoomidele üha enam häirivam -nad ilmuvad taevaste piltide valguse triipudena ja võivad mõjutada vaatlusi kogu elektromagnetilise spektri osas. See satelliidi saastumine mõjutab eriti laia vaateväljaga tundlikke teleskoope. Näiteks võiks peatselt ilmuva Vera Rubini teleskoobi näha rohkem kui kolmandikku tema piltidest. "Astronoomia on nüüd teadus, kus on suur hulk andmeid, ja pole ühtegi inimest, kes saaks vaadata kõiki pilte, mida igal õhtul lindistatakse ja triibusid ära tunda," ütleb Eggl. "Masinaõpe võib siin aidata." Teleskoopiliste piltide satelliitjälgede tuvastamiseks programmi väljatöötamiseks koolitas Tšiili Atacama ülikooli andmeteadlane María Romero-Colmenares jälgitavat masinõppe algoritmi kümnetel tuhandetel piltidel, mis salvestas teleskoopiate võrgustikku, Mehhikos, Vietnam ja Vietnam, Vietnam ja South. "Me teadsime, millal ja kus [taevas] peaksime satelliiti vaatama ja satelliidi ja üheta vaatluse tegemata", ütles Romero-Colmenares ja lõi sama arvu selgeid ja saastunud pilte. Kui tema ja teie kolleegid kasutasid mudelit herilase (planeetide lainurga otsing) ja Ungari automatiseeritud teleskoobide võrgustiku avalikult kättesaadavaks andmeteks, suutis algoritm tuvastada 96 % satelliidijälgedest. Ribade tuvastamine on oluline samm nende piltidest ja andmetest kõrvaldamiseks, ütles Atacama ülikooli astrofüüsiku Jeremy Tregloan-Reed, kes töötas projekti kallal koos Romero-Colmenaresega. Järgmine väljakutse on tööriistade väljatöötamine, mis võivad satelliidi jäljed tegelikult eemaldada, kuni allpool olevad andmed säilitatakse. See on võimalik ainult juhtudel, kui satelliit pole nii hele, et seda küllastavad pildi pikslid ja läheb ümbritsevatesse pikslitesse, ütles Tregloan-Reed. Ülevoolamise korral ei saa aluseks olevaid andmeid salvestada. kasvav oht
tähelaadsed välgud
Muud satelliidi saastumise vormid osutuvad veelgi keerukamaks. Kui päikesemoodulid ja muud lamedad pinnad jäädvustavad satelliitide valgust, loovad need välgud, Büroo astronoomilised siirded Meeldib energiat, mis võib võtta millisekunditest aastaid.
"Kuna need välgud on väga lühikesed, mõnikord kuni ühe millisekundi, on satelliidiliikumine tühine ja saame täiusliku tähelaadse välgu," ütleb Praha Kesk -Euroopa kosmoloogia ja fundamentaalse füüsika instituudi astronoom Sergey Karpov. "Puudub reaalne viis, kuidas neid välguid eristada astrofüüsikalistest siirdamistest, mida me tahaksime ära tunda - peale nende positsiooni otse satelliitradade kataloogidega," lisab ta.
Satelliitide elektroonikaseadmed võivad samuti kiirgust eraldada, mis häirib suure paugu kuma vaatlusi, väidab Egg. Astronoomid loodavad, et selle kiirguse uurimine, mida tuntakse kui https://www.nature.com/articles/d41586-07902-z "Data-Track =" klõpsake "Data-Label =" https://www.nature.com/articles/d4158-07902-z "Andmeave Taustvalgus ,
Bassa, C. G. et al. Astron. Astrofys. 689, L10 (2024).