I satelliti interferiscono con i dati astronomici: l'IA può offrire una soluzione?
I satelliti interferiscono con i dati astronomici: l'IA può offrire una soluzione?
Gli astronomi hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento meccanico in grado di riconoscere le tracce satellitari nelle immagini del cielo notturno con alta precisione. Questo modello facilita l'interpretazione dei dati e potrebbe consentire la rimozione delle strisce, che causano sempre più problemi nell'astronomia.
La tecnologia diventa il problema di non potrebbero essere risolti, ma potrebbero aiutare a ridurre i loro effetti su alcune immagini telescopiche. I ricercatori hanno elogiato il lavoro il mese scorso durante l'incontro generale dell'International Astronomical Union (IAU) a Città del Capo.
"L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono aiutare, perché se hai abbastanza dati, puoi classificare, ok, ecco come appare un satellite", afferma Siegfried EGGL, astrofisico presso l'Università dell'Illinois Urbana-Champaign. Ma il numero di avviamenti satellitari e gli sviluppi si verificano a "ritmo rapido", aggiunge e i ricercatori "fanno del loro meglio per recuperare".
Minaccia in crescita
Negli ultimi cinque anni, aziende come SpaceX a Hawthorne, in California, Eutelsat OneWeb a Londra e il progetto Kuiper di Amazon a Redmond, Washington, hanno lanciato migliaia di satelliti di comunicazione in una bassa orbita. Ce ne sono molti altri pianificati, tra cui una megaconstellazione satellitare di 12.000 satelliti chiamata G60 Starlink, che sarà lanciata da Shanghai Spacecom Satellite Technology in Cina. "Ora ci sono circa un milione di satelliti nel registro delle ambizioni per il futuro", ha affermato Richard Green, direttore del Centro IAU per proteggere il cielo oscuro e calmo dalle interferenze di costellazione satellitare, durante una sessione alla riunione generale IAU.
Questi satelliti offrono l'accesso a Internet a banda larga rapida delle persone, ma sono sempre più dirompente per gli astronomi : appaiono come strisce leggere in immagini celesti e possono influenzare le osservazioni sull'intero spettro elettromagnetico. I telescopi sensibili con ampio campo visivo sono particolarmente influenzati da questa contaminazione satellitare. Ad esempio, il prossimo telescopio Vera Rubin potrebbe essere stimato a vedere più di un terzo delle sue foto.
"L'astronomia è ora scienza con grandi quantità di dati e non esiste una persona che possa guardare tutte le immagini che vengono registrate ogni notte e riconoscere le strisce", afferma EGGL. "L'apprendimento automatico può aiutare qui."
Al fine di sviluppare un programma per l'identificazione di tracce satellitari nelle immagini telescopiche, María Romero-Colmenares, una scienziata dei dati dell'Università di Atacama in Cile, ha addestrato un algoritmo di apprendimento automatico monitorato su decine di migliaia di immagini che sono state registrate da una rete di telescopi in peperoncino, Spaina, Messico, Vietnam e Sud. "Sapevamo quando e dove [nel cielo] dovremmo guardare il satellite e fare un'osservazione con un satellite e uno senza", ha detto Romero-Colmenares e creato lo stesso numero di immagini chiare e contaminate. Quando lei e i tuoi colleghi hanno utilizzato il modello per i dati disponibili al pubblico dalla WASP (ricerca di ricerche di ampio angolo per i pianeti) e dalla rete di telescopi automatizzati ungheresi, l'algoritmo è stato in grado di identificare il 96 % delle tracce satellitari.
Il rilevamento della striscia è un passo importante verso l'eliminazione di questi da immagini e dati, afferma Jeremy Tregloan-Reed, un astrofisico all'Università di Atacama che ha lavorato al progetto con Romero-Colmenares. La prossima sfida sarà quella di sviluppare strumenti che possano effettivamente rimuovere le tracce satellitari mentre i dati sottostanti vengono mantenuti. Ciò è possibile solo nei casi in cui il satellite non è così luminoso da essere saturo dai pixel di un'immagine e passa nei pixel circostanti, afferma il tregloan. Se esiste un trabocco, i dati sottostanti non possono essere salvati.
I ricercatori sperano di sviluppare un'app open source e un programma entro la fine del prossimo anno che consente agli astronomi osservatori e amatoriali di identificare e ripulire immagini e dati contaminati. Si prevede che tali misure abbiano più successo nei piccoli telescopi con telecamere con poca sensibilità.flash di stelle a stella
Altre forme di contaminazione satellitare si rivelano ancora più difficili da gestire. Quando i moduli solari e altre superfici piatte catturano la luce sui satelliti, creano lampi, Bureaous Astronn Transients Assomigliano all'energia, che può prendere da millisecondi agli anni
"Dato che questi lampi sono molto corti, a volte fino a un millisecondo, il movimento satellitare è trascurabile e otteniamo un flash a stella perfetto", afferma Sergey Karpov, astronomo presso l'Istituto di cosmologia dell'Europa centrale e la fisica fondamentale a Praga. "Non esiste un modo reale per distinguere questi lampi dai transitori astrofisici che vorremmo riconoscere - oltre a confrontare la loro posizione direttamente con i cataloghi dalle tracce satellitari", aggiunge.
Le apparecchiature elettroniche nei satelliti possono anche emettere radiazioni non intenzionali che disturba le osservazioni del bagliore del Big Bang, afferma EGGL. Gli astronomi sperano che lo studio di questa radiazione, noto come ,
EGGL sottolinea che gli strumenti di intelligenza artificiale non possono davvero ricostruire i dati persi e più satelliti verranno avviati più satelliti. "Se dipingi la Mona Lisa con il colore bianco, non c'è nulla che tu possa fare, anche se alleni un algoritmo di apprendimento automatico su tutte le opere di Da Vinci", afferma EGGL. "Potresti indovinare come potrebbe essere il dipinto, ma non puoi mai ricostruire i dati che perdi." Bassa, C. G. et al. Astron. Astrophys. 689, L10 (2024). >