غالبًا ما تكون الصور من مدار أرضي منخفض (LEO) جميلة بشكل مذهل. لكن ما يفشلون عادةً في التقاطه هو عشرات الآلاف من قطع الحطام ، أو “النفايات الفضائية” ، التي تدور حول وجه الأرض مثل البعوض الجائع – وتهدد بضرب الأقمار الصناعية وغيرها من الأصول المدارية بقوة كافية لتكون مدمرة. مثل هذه القطع من الخردة الفضائية – فقط جزء صغير منها تستطيع وكالات الفضاء مثل وكالة ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية تتبعها باستخدام التلسكوبات الأرضية – سوف تتكاثر فقط عندما تدخل الأبراج الضخمة مثل Starlink أو OneWeb المدار الأرضي المنخفض.
هناك عدد متزايد من المخططين والباحثين قلقون بشأن ما إذا كان المزيد من الازدحام يمكن أن يؤدي إلى زيادة مخاطر الاصطدامات الكارثية التي تؤدي إلى تدمير أقمار الاتصالات أو حتى إرسال الحطام الناري إلى الأرض في يوم من الأيام. لتوقع هذه المواقف وتجنبها بشكل أفضل ، يلجأ البعض إلى محاكاة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي لمعرفة ما لا يستطيع البشر تحقيقه بشكل أفضل.
يستخدم الباحثون ، على سبيل المثال ، التعلم الآلي للتحقيق في طرق إزالة الحطام وإعادة استخدامه. في ورقة قُدمت في وقت سابق من هذا العام في المؤتمر الثاني لوكالة الفضاء الأوروبية للكشف عن الأجسام القريبة من الأرض والحطام في دارمشتات بألمانيا ، قدم فابريزيو بيرجينتيلي وزملاؤه نتائج الخوارزمية “الجينية” التطورية لمراقبة الحركة الدورانية للحطام الفضائي.
يقول بيرجينتيلي: “لا يمكن التقاط الأشياء التي تتحرك بسرعة كبيرة”. “لذا ، إذا كانت لدي مهمة واحدة للذهاب إلى المدار ، فمن الأفضل تحديد الأشياء التي تتحرك ببطء ، حتى يسهل التقاطها.”
بالإضافة إلى تطوير الشبكات العصبية لتوقع هذه الاصطدامات – والتي يمكن أن تستغرق وقتًا وموارد كبيرة للتدريب والاختبار – يتجه باحثون آخرون مثل اللفتنانت كولونيل روبرت بيتينجر إلى محاكاة الكمبيوتر لتوقع سلوك الأقمار الصناعية.
في ورقة نشرت في وقت سابق من هذا العام في مجلة نمذجة الدفاع والمحاكاةقام بيتنجر ، الأستاذ المساعد في هندسة الطيران في معهد القوة الجوية للتكنولوجيا ، والمؤلف المشارك جوزيف كانوي بالتحقيق في مدى احتمالية أن يؤدي تفكك قمر صناعي واحد داخل مدار كوكبة عملاقة إلى اصطدام كارثي. إما في المدار الأرضي المنخفض أو المدار الأرضي المتوسط (MEO).
لعمل تنبؤات حول هذه الأحداث المستقبلية ، استخدم Bettinger و Canoy مزيجًا من الإحصائيات التاريخية والنمذجة التنبؤية من خلال محاكاة مونت كارلو. من خلال هذه المحاكاة ، تمكنوا من تحديد أن الأبراج الضخمة في المدار الأرضي المنخفض لديها مخاطر أكبر بمقدار 14 مرة من حدوث اقترانات كارثية مقارنة بالأقمار الصناعية التي ترتفع عدة آلاف من الأميال في المدار الأرضي المتوسط.
ومع ذلك ، فإن هذا الاكتشاف ليس مفاجئًا تمامًا ، كما يعترف بيتنجر ، حيث أن المدار الأرضي المنخفض يحتوي على حجم مكاني أصغر مع زيادة عدد الأجسام التي تسير بسرعات أعلى مما هي عليه في MEO.
فيديريكا ماسيمي طالبة دكتوراه في جامعة روما تري وهي أول مؤلفة ورقة بحثية نُشرت في ديسمبر الماضي في مجسات يستكشف الطريقة التي يمكن بها استخدام التعلم العميق لدعم اكتشاف الحطام في المدار الأرضي المنخفض. في بيئة محاكاة ، أوضح ماسيمي والمؤلفون المشاركون كيف يمكن تدريب الشبكة العصبية على رزم من الرادار والبيانات الضوئية من التلسكوبات الأرضية لتسهيل خروج الحطام الفضائي من الضوضاء.
يقول Massimi: “يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات التاريخية لتحديد أنماط حركة الحطام الفضائي والتنبؤ بمساراتها المستقبلية”. “يسمح هذا بالتخطيط لمناورات تجنب الاصطدام بشكل أكثر فعالية للبعثات الفضائية النشطة والأقمار الصناعية التي تدور في مدارات.”
بالإضافة إلى تتبع الحطام الموجود بالفعل في الفضاء ، تقول ماسيمي أيضًا إنها تعتقد أن هذه الأساليب ستلعب دورًا في دورة الحياة الكاملة للأقمار الصناعية التي يتم إطلاقها كجزء من الأبراج الضخمة. وتقول إن الشركات والمؤسسات التي ترتاد الفضاء ستحتاج بشكل متزايد إلى تحسين توزيع الأقمار الصناعية أو المساعدة في إدارة المدار لتجنب تصادم الحطام الذي يمكن أن يتسبب في أضرار متتالية – إن لم يكن بالضبط النتيجة المروعة لفيلم التصادم المداري لعام 2013. جاذبية.
ومع ذلك ، في حين أن إدخال الخوارزميات الذكية والمحاكاة لمشكلة الحطام الفضائي قد يبدو وكأنه لا يحتاج إلى تفكير ، يقول موريبا جاه ، الأستاذ المساعد في هندسة الطيران بجامعة تكساس في أوستن ، إن العالم يجب أن يكون حذرًا من الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. . -بناء على إجابات في مساحة لا تزال بها الكثير من المجهول.
“[These] الخوارزمية[s] بافتراض أن الغد يبدو مثل اليوم ، “يقول جاه. “لذا ، إذا كان إصدار اليوم الذي تتغذى عليه محدودًا ، فسيكون التنبؤ بالغد أيضًا محدودًا.”
يقول جاه إن هناك عددًا من الأشياء المجهولة الأخرى في بيئة الفضاء أيضًا ، مثل كثافة الغلاف الجوي ، التي تجعل التنبؤ بسلوك الحطام أكثر صعوبة.
يقول جاه: “ما زالت هذه فجوة علمية كبيرة”. ويضيف ، لذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي “له استخدام محدود بالنظر إلى تلك الثغرات المعروفة”.
هذه المخاوف هي أمر تعتبره ماسيمي في عملها أيضًا. وتقول بشكل حاسم إن نماذج الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى التحديث “بمعلومات في الوقت الفعلي ، بما في ذلك اكتشافات الحطام الجديدة والتغيرات المدارية”. وتضيف ، بهذه الطريقة ، “يمكن للخوارزميات أن تتكيف بشكل أفضل مع البيئة المكانية المتغيرة.”
وإذا كان الأمر كذلك ، يأمل الباحثون أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الصور من مدار أرضي منخفض تضرب أكثر من أي وقت مضى ، مع الحفاظ على المدارات نفسها أقل من ذلك بكثير.
من مقالات موقعك
مقالات ذات صلة حول الويب
