Os satélites interferem nos dados astronômicos - a IA pode oferecer uma solução?
Os satélites interferem nos dados astronômicos - a IA pode oferecer uma solução?
Os astrônomos desenvolveram um algoritmo de aprendizado mecânico que pode reconhecer traços de satélite em fotos do céu noturno com alta precisão. Esse modelo facilita a interpretação dos dados e pode permitir que as faixas sejam removidas, que estão cada vez mais causando problemas na astronomia.A tecnologia se torna o problema de não puderam ser resolvidos, mas poderia ajudar a reduzir seus efeitos em algumas imagens telescópicas. Os pesquisadores elogiaram o trabalho no mês passado na reunião geral da União Astronômica Internacional (IAU) na Cidade do Cabo.
"Aprendizado de máquina e inteligência artificial podem ajudar, porque se você tiver dados suficientes, pode classificar, ok, é assim que um satélite se parece", diz Siegfried Eggl, astrofísico da Universidade de Illinois Urbana-Champaign. Mas o número de partidas de satélite e os desenvolvimentos acontecem em "Rapid Pace", ele acrescenta, e os pesquisadores "fazem o possível para recuperar o atraso".ameaça crescente
Nos últimos cinco anos, empresas como a SpaceX em Hawthorne, Califórnia, Eutelsat OneWeb em Londres e o projeto da Amazon Kuiper em Redmond, Washington, lançaram milhares de satélites de comunicação em uma órbita baixa. Existem muitos mais planejados, incluindo um megaconstellation de 12.000 satélite chamado G60 Starlink, que deve ser lançado pela tecnologia de satélite Spacecom de Xangai na China. "Atualmente, há cerca de um milhão de satélites no registro de ambições para o futuro", disse Richard Green, diretor do Centro da IAU para proteger o céu escuro e calmo contra interferências de constelação de satélite, durante uma sessão na reunião geral da IAU.
These satellites offer people's fast broadband internet access, but are cada vez mais perturbador para os astrônomos -eles aparecem como listras leves em imagens celestiais e podem influenciar observações sobre todo o espectro eletromagnético. Telescópios sensíveis com amplo campo de visão são particularmente afetados por essa contaminação por satélite. Por exemplo, o próximo telescópio de Vera Rubin poderia ser estimado para ver mais de um terço de suas fotos.
"Astronomia agora é ciência com grandes quantidades de dados, e não há pessoa que possa assistir a todas as fotos gravadas todas as noites e reconhecer as listras", diz Eggl. "O aprendizado de máquina pode ajudar aqui."
Para desenvolver um programa para a identificação de traços de satélite em imagens telescópicas, María Romero-Colmenares, cientista de dados da Universidade de Atacama, no Chile, treinou um algoritmo de aprendizado de máquina monitorado em dezenas de milhares de imagens que foram gravadas por uma rede de telscópicas no chile, Espanha, mexico, mexico. "Sabíamos quando e onde [no céu] devemos assistir ao satélite e fazer uma observação com um satélite e um sem", disse Romero-Colmenares e criamos o mesmo número de imagens claras e contaminadas. Quando ela e seus colegas usaram o modelo para dados publicamente disponíveis da vespa (pesquisa de grande angular para planetas) e da rede de telescópio automatizada húngara, o algoritmo conseguiu identificar 96 % dos traços de satélite.
A detecção da faixa é um passo importante para a eliminação dessas de imagens e dados, diz Jeremy Tregloan-Reed, astrofísico da Universidade de Atacama que trabalhou no projeto com Romero-Colmenares. O próximo desafio será desenvolver ferramentas que possam remover os traços de satélite enquanto os dados abaixo são retidos. Isso só é possível nos casos em que o satélite não é tão brilhante que é saturado pelos pixels de uma imagem e passa para os pixels circundantes, diz o TreglOan-Reed. Se houver transbordamento, os dados subjacentes não poderão ser salvos.
Os pesquisadores esperam desenvolver um aplicativo de código aberto e um programa até o final do próximo ano que permita que os astrônomos do Observador e Amador identifiquem e limpem imagens e dados contaminados. Espera -se que essas medidas sejam mais bem -sucedidas em pequenos telescópios com câmeras com pouca sensibilidade.Flashes de estrela
Outras formas de contaminação por satélite provam ser ainda mais difíceis de gerenciar. Quando os módulos solares e outras superfícies planas capturam a luz nos satélites, eles criam flashes, o transientes astronômicos buracos se assemelham à energia, que pode levar de milissegundos a anos
"Como esses flashes são muito curtos, às vezes até um milissegundo, o movimento satélite é insignificante e temos um flash perfeito do tipo estrela", diz Sergey Karpov, astrônomo do Instituto Central da Europa de Cosmologia e Física Fundamental em Praga. "Não existe uma maneira real de distinguir esses flashes dos transientes astrofísicos que gostaríamos de reconhecer - além de comparar sua posição diretamente com os catálogos de faixas de satélite", acrescenta ele.
Os equipamentos eletrônicos em satélites também podem emitir radiação não intencional que perturba as observações do brilho do Big Bang, diz Eggl. Os astrônomos esperam que o estudo desta radiação, conhecido como ,
Eggl ressalta que as ferramentas de IA não podem realmente reconstruir dados perdidos e os mais satélites serão iniciados, mais satélites. "Se você pintar sobre a Mona Lisa com cor branca, não há nada que você possa fazer, mesmo se você treinar um algoritmo de aprendizado de máquina em todos os trabalhos de Da Vinci", diz Eggl. "Você pode adivinhar como seria a pintura, mas nunca pode reconstruir os dados que perde". Bassa, C. G. et al. Astron. Astrophys. 689, L10 (2024). >