Sateliții interferează cu datele astronomice — Poate AI să ofere o soluție?

Sateliții interferează cu datele astronomice — Poate AI să ofere o soluție?

Astronomii au dezvoltat un algoritm de învățare automată care poate detecta urme de satelit în imaginile cerului nopții cu mare precizie. Acest model ușurează interpretarea datelor și ar putea permite îndepărtarea marginilor care provoacă din ce în ce mai multe probleme în astronomie.

Tehnologia va fi problema „Fotobombe” de la sateliții de comunicații pe internet nu pot rezolva, dar ar putea contribui la reducerea impactului acestora asupra unor imagini ale telescopului. Cercetătorii au prezentat lucrările la reuniunea generală a Uniunii Astronomice Internaționale (IAU) din Cape Town luna trecută.

„Învățarea automată și inteligența artificială pot ajuta, deoarece dacă aveți suficiente date, puteți clasifica, bine, așa arată un satelit”, spune Siegfried Eggl, astrofizician la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign. Dar numărul de lansări și dezvoltări de sateliți are loc într-un „ritm de mic dejun”, adaugă el, iar cercetătorii „fac tot posibilul pentru a ajunge din urmă”.

Amenințare în creștere

În ultimii cinci ani, companii precum SpaceX din Hawthorne, California, Eutelsat OneWeb din Londra și Proiectul Amazon Kuiper din Redmond, Washington, au lansat mii de sateliți de comunicații pe orbita joasă a Pământului. Sunt planificate multe altele, inclusiv o mega-constelație de 12.000 de sateliți numită G60 Starlink, care va fi lansată de Shanghai Spacecom Satellite Technology în China. „Acum există aproximativ un milion de sateliți în registrul de ambiții pentru viitor”, a declarat Richard Green, directorul Centrului IAU pentru Protecția Cerului Întunecat și Liniștit de interferența constelațiilor de satelit, în timpul unei sesiuni la Adunarea Generală a IAU.

Acești sateliți oferă acces rapid la internet în bandă largă oamenilor din întreaga lume, dar sunt din ce în ce mai perturbatoare pentru astronomi — apar ca dungi strălucitoare în imaginile cerului și pot influența observațiile pe întregul spectru electromagnetic. Telescoapele sensibile cu câmpuri vizuale largi sunt afectate în special de această contaminare prin satelit. De exemplu, se estimează că viitorul telescop Vera Rubin ar putea vedea mai mult de o treime din imaginile sale compromise.

„Astronomia de astăzi este o știință care implică cantități mari de date și nu există nicio ființă umană care să poată privi toate imaginile înregistrate în fiecare noapte și să vadă dungile”, spune Eggl. „Învățarea automată poate ajuta aici.”

Pentru a dezvolta un program de identificare a urmelor de sateliți în imaginile telescopului, María Romero-Colmenares, cercetător de date la Universitatea Atacama din Chile, a antrenat un algoritm de învățare automată supravegheat pe zeci de mii de imagini realizate de o rețea de telescoape din Chile, Spania, Mexic, Vietnam și Coreea de Sud. „Știam când și unde [pe cer] să observăm satelitul și am făcut o observație cu un satelit și una fără”, spune Romero-Colmenares, producând un număr egal de imagini clare și contaminate. Când ea și colegii ei au aplicat modelul datelor disponibile public din proiectele WASP (Wide Angle Search for Planets) și Hungarian Automated Telescope Network, algoritmul a reușit să identifice 96% din traseele satelitului.

Detectarea dungilor este un pas important către eliminarea lor din imagini și date, spune Jeremy Tregloan-Reed, astrofizician la Universitatea din Atacama, care a lucrat cu Romero-Colmenares la proiect. Următoarea provocare va fi dezvoltarea unor instrumente care să poată elimina de fapt urmele satelitului, păstrând în același timp datele de bază. Acest lucru este posibil doar în cazurile în care satelitul nu este atât de luminos încât să satureze pixelii unei imagini și să se estompeze în pixelii din jur, spune Tregloan-Reed. Dacă are loc o depășire, datele de bază nu pot fi salvate.

Până la sfârșitul anului viitor, cercetătorii speră să dezvolte o aplicație și un program open-source care să permită observatoarelor și astronomilor amatori să identifice și să curețe imaginile și datele contaminate. Este cel mai probabil ca astfel de măsuri să aibă succes pe telescoape mici cu camere cu sensibilitate scăzută.

Fulger ca o stea

Alte forme de contaminare prin satelit se dovedesc și mai dificil de gestionat. Când panourile solare și alte suprafețe plane de pe sateliți captează lumina, produc fulgere tranzitorii astronomici de scurtă durată similare, explozii de energie care pot dura de la milisecunde la ani.

„Deoarece aceste blițuri sunt foarte scurte, uneori până la o milisecundă, mișcarea satelitului în timpul lor este neglijabilă și obținem un fulger perfect asemănător stelelor”, spune Sergey Karpov, astronom la Institutul Central European de Cosmologie și Fizică Fundamentală din Praga. Nu există „nu există nicio modalitate reală de a distinge aceste fulgerări de tranzitorii astrofizici pe care vrem să-i detectăm – fără a compara locația lor direct cu cataloagele de orbite ale sateliților”, adaugă el.

Echipamentele electronice din sateliți pot, de asemenea, să emită radiații neintenționate, perturbând observațiile despre strălucirea Big Bang-ului, spune Eggl. Astronomii speră că studierea acestei radiații, cunoscută ca radiația cosmică de fond cu microunde, Răspunde la întrebări despre expansiunea universului devine. Următoarea generație de sateliți SpaceX, pe care compania a început să o lanseze anul trecut, emite de aproximativ 30 de ori mai multe radiații decât generația anterioară. Acest tip de radiație este nereglementat și ar putea pune în pericol benzi întregi de observație.

Eggl subliniază că instrumentele de inteligență artificială nu pot reconstrui de fapt datele pierdute și problema se va agrava pe măsură ce se lansează mai mulți sateliți. „Dacă pictezi vopsea albă peste Mona Lisa, la un moment dat nu vei mai putea face nimic, chiar dacă antrenezi un algoritm de învățare automată pentru toate lucrările lui da Vinci”, spune Eggl. „S-ar putea să poți ghici cum ar putea arăta pictura, dar nu pot reconstrui niciodată datele pe care le pierzi.”

1. Bassa, C.G. et al. Astron. Astrophys. 689, L10 (2024).

   Articol
   Google Academic

Descărcați referințe