A műholdak zavarják a csillagászati adatokat - kínálhat -e megoldást az AI?
A műholdak zavarják a csillagászati adatokat - kínálhat -e megoldást az AI?
A csillagászok kifejlesztettek egy mechanikus tanulási algoritmust, amely nagy pontossággal felismeri a műholdas nyomokat az éjszakai égbolt képeiben. Ez a modell megkönnyíti az adatok értelmezését, és lehetővé teheti a csíkok eltávolítását, amelyek egyre inkább problémákat okoznak a csillagászatban.
"A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia segíthet, mert ha elegendő adat van, akkor osztályozhatja, oké, így néz ki egy műholdas"-mondja Siegfried EGGL, az Illinoisi Egyetem Urbana-Champaign asztrofizikus. De a műholdas indulások száma és a fejlemények a "Rapid Pace" -ben történik, és a kutatók "mindent megtesznek, hogy utolérjék".
Növekvő fenyegetés
Az elmúlt öt évben olyan cégek, mint például a SpaceX a kaliforniai Hawthorne -ban, az Eutelsat Oneweb Londonban és az Amazon Project Kuiper, a washingtoni Redmondban, ezer kommunikációs műholdat indítottak alacsony pályára. Sokkal több van a tervezett, köztük egy 12 000 műholdas megaconstelláció, az úgynevezett G60 StarLink, amelyet Kínában a Shanghai SpaceCom műholdas technológia indít. "Jelenleg körülbelül egymillió műhold van a jövő ambíciói nyilvántartásában" - mondta Richard Green, az IAU Központ igazgatója, hogy megvédje a sötét és nyugodt égboltot a műholdas konstellációs interferenciák ellen, az IAU közgyűlés ülésén.
These satellites offer people's fast broadband internet access, but are A csillagászok számára egyre inkább zavaró -Világos csíkokként jelennek meg a mennyei képeken, és befolyásolhatják a megfigyeléseket az egész elektromágneses spektrumban. Ez a műholdas szennyeződés különösen befolyásolja a széles látómezővel rendelkező érzékeny teleszkópokat. Például a közelgő Vera Rubin távcső becsléseként látható, hogy képeinek több mint egyharmadát látják.
"A csillagászat ma már nagy mennyiségű adatokkal rendelkezik, és nincs olyan ember, aki minden éjszakát rögzíthet, és felismeri a csíkokat" - mondja az EGGL. "A gépi tanulás itt segíthet."
A műholdas nyomok azonosítására szolgáló program kidolgozásához a teleszkópos képekben a María Romero-Colmenares, a chilei Atacama Egyetem adattudósának, egy megfigyelt gépi tanulási algoritmust képzett több tízezer képről, amelyeket egy teleszkópok hálózata rögzített Chile-ben, Spanyolországban, Mexikóban, Vietnamban. "Tudtuk, hogy mikor és hol kell [az égen] figyelnünk kell a műholdat, és megfigyelést kell készítenünk egy műholdas és egy nélkül"-mondta Romero-Colmenares, és ugyanolyan számú tiszta és szennyezett képet készített. Amikor ő és kollégái a modellt használták a WASP -ből (Wide Angle keresési bolygók keresése) és a magyar automatizált távcsőhálózatból, az algoritmus képes volt azonosítani a műholdas nyomok 96 % -át.
Jeremy Tregloan-Reed, az Atacama Egyetem asztrofizikusja, aki a Romero-Colmenares-szel dolgozott a projekten dolgozott a Romero-Colmenares-nél dolgozó asztrofizikus, a csíkok észlelése a képekből és az adatokból való kiürítés felé. A következő kihívás olyan eszközök kidolgozása lesz, amelyek valóban eltávolíthatják a műholdas nyomokat, miközben az alatta lévő adatok megmaradnak. Ez csak akkor lehetséges azokban az esetekben, amikor a műholdat nem olyan fényes, hogy egy kép pixeleivel tele van, és átjut a környező pixelekbe-mondja Tregloan-Reed. Ha túlcsordulnak, akkor az alapul szolgáló adatokat nem lehet menteni. A kutatók remélik, hogy a következő év végéig nyílt forráskódú alkalmazást és programot dolgoznak ki, amely lehetővé teszi a megfigyelő és az amatőr csillagászok számára a szennyezett képek és adatok azonosítását és tisztítását. Az ilyen intézkedések várhatóan a legsikeresebbek a kis érzékenységű kamerákkal rendelkező kis távcsövekben.csillag -szerű villanások
A műholdas szennyeződés egyéb formái még nehezebbnek bizonyulnak. Amikor a napenergia modulok és más lapos felületek rögzítik a műholdak fényét, villogást hoznak létre, a Büreaous csillagászati tranziensek hasonlít az energiára, amely milliszekundumoktól évekig tarthat.
"Mivel ezek a villanások nagyon rövidek, néha egy milliszekundumig, a műholdas mozgás elhanyagolható, és tökéletes csillag -szerű vakut kapunk" -mondja Szergej Karpov, a Prague Közép -Európai Kozmológiai és Fizikai Intézet csillagásza. "Nincs valódi módja annak, hogy megkülönböztesse ezeket a villanásokat az asztrofizikai tranziensektől, amelyeket fel akarunk ismerni - kivéve a helyzetüket a műholdas pályák katalógusaival" - tette hozzá.
A műholdak elektronikus berendezései olyan szándékos sugárzást is bocsáthatnak ki, amely megzavarja a Big Bang ragyogásának megfigyeléseit - mondja az EGGL. A csillagászok remélik, hogy ennek a sugárzásnak a tanulmányozása, amelyet Cosmice Link"> Cosmice Link "> Cosmic Asction"> Cosmic Asction Link "> Cosmic Asction"> Cosmic Asction "> Cosmic Athlights"> Cosmice Link "> Cosmice Mikikikatika. Válaszkérdésekről. A SpaceX a műholdak következő generációja, amely tavaly elindította a társaságot, mint az előző generáció, mint az előző generáció. Az
EGGL rámutat arra, hogy az AI eszközök nem képesek igazán rekonstruálni az elveszett adatokat, és minél több műholdat indítanak, annál több műholdat indítanak. "Ha fehér színű a Mona Lisa -ra festi, akkor semmit sem tehet, még akkor is, ha gépi tanulási algoritmust képez a Da Vinci minden műhöz" - mondja az EGGL. "Lehet, hogy kitalálhatja, hogy nézhet ki a festmény, de soha nem rekonstruálhatja az elveszített adatokat."
-
Bassa, C. G. et al. Astron. Asztrophys. 689, L10 (2024).