Satelliidid segavad astronoomilisi andmeid – kas tehisintellekt võib pakkuda lahendust?

Satelliidid segavad astronoomilisi andmeid – kas tehisintellekt võib pakkuda lahendust?

Astronoomid on välja töötanud masinõppe algoritmi, mis suudab suure täpsusega tuvastada öise taeva piltidel satelliidiradasid. See mudel muudab andmete tõlgendamise lihtsamaks ja võib võimaldada eemaldada ääred, mis põhjustavad astronoomias üha enam probleeme.

Probleemiks saab tehnoloogia "Fotopommid" Interneti-side satelliitidelt ei suuda lahendada, kuid võib aidata vähendada nende mõju mõnele teleskoobipildile. Teadlased tutvustasid tööd eelmisel kuul Kaplinnas toimunud Rahvusvahelise Astronoomialiidu (IAU) üldkoosolekul.

"Masinõpe ja tehisintellekt võivad aidata, sest kui teil on piisavalt andmeid, saate klassifitseerida, okei, selline näeb satelliit välja," ütleb Illinoisi Urbana-Champaigni ülikooli astrofüüsik Siegfried Eggl. Kuid satelliitide startide ja arenduste arv toimub "hommikusöögitempos", lisab ta, ja teadlased "andvad kõik endast oleneva, et järele jõuda".

Kasvav oht

Viimase viie aasta jooksul on sellised ettevõtted nagu SpaceX Californias Hawthorne'is, Eutelsat OneWeb Londonis ja Amazoni projekt Kuiper Redmondis Washingtonis saatnud madalale Maa orbiidile tuhandeid sidesatelliite. Kavas on veel palju, sealhulgas 12 000 satelliidiga megatähtkuju G60 Starlink, mille käivitab Hiina Shanghai Spacecom Satellite Technology. "Tulevikuambitsioonide registris on praegu umbes miljon satelliiti," ütles IAU peaassamblee istungil IAU pimeda ja vaikse taeva satelliitide tähtkujude häirete eest kaitsmise keskuse direktor Richard Green.

Need satelliidid pakuvad inimestele kogu maailmas kiiret lairiba Interneti-juurdepääsu, kuid seda on astronoomide jaoks järjest häirivam — need ilmuvad taevapiltidel eredate triipudena ja võivad mõjutada vaatlusi kogu elektromagnetilise spektri ulatuses. See satelliidi saastatus mõjutab eriti tundlikke laia vaateväljaga teleskoope. Näiteks arvatakse, et tulevane Vera Rubini teleskoop võib näha rohkem kui kolmandikku oma piltidest ohustatuna.

"Tänapäeval on astronoomia teadus, mis hõlmab suuri andmemahtusid ja pole ühtegi inimest, kes suudaks igal õhtul kõiki salvestatud pilte vaadata ja näha triipe, " ütleb Eggl. "Siin võib aidata masinõpe."

Teleskoobipiltidel satelliidi jälgede tuvastamise programmi väljatöötamiseks koolitas Tšiili Atacama ülikooli andmeteadlane María Romero-Colmenares juhendatud masinõppe algoritmi kümnete tuhandete Tšiili, Hispaania, Mehhiko, Vietnami ja Lõuna-Korea teleskoopide võrguga tehtud piltide jaoks. "Teadsime, millal ja kus [taevas] satelliiti vaadelda, ning tegime ühe vaatluse satelliidiga ja teise ilma," ütleb Romero-Colmenares, esitades võrdse arvu selgeid ja saastunud pilte. Kui ta ja ta kolleegid rakendasid mudelit WASP-i (Wide Angle Search for Planets) ja Ungari automatiseeritud teleskoobivõrgu projektide avalikult kättesaadavatele andmetele, suutis algoritm tuvastada 96% satelliidi jälgedest.

Triipude tuvastamine on oluline samm nende eemaldamisel piltidelt ja andmetest, ütleb Atacama ülikooli astrofüüsik Jeremy Tregloan-Reed, kes töötas projekti kallal koos Romero-Colmenaresega. Järgmine väljakutse on töötada välja tööriistad, mis suudavad tegelikult eemaldada satelliidi rajad, säilitades samal ajal alusandmed. Tregloan-Reed ütleb, et see on võimalik ainult juhtudel, kui satelliit ei ole nii hele, et see küllastaks pildi piksleid ja tuhmuks ümbritsevateks piksliteks. Ületäitumise korral ei saa aluseks olevaid andmeid salvestada.

Järgmise aasta lõpuks loodavad teadlased välja töötada avatud lähtekoodiga rakenduse ja programmi, mis võimaldab vaatluskeskustel ja amatöörastronoomidel tuvastada ja puhastada saastunud pilte ja andmeid. Sellised meetmed on kõige tõenäolisemalt edukad väikeste madala tundlikkusega kaameratega teleskoopide puhul.

Tähelaadne välk

Teisi satelliidireostuse vorme on veelgi raskem hallata. Kui päikesepaneelid ja muud satelliitide tasased pinnad valgust hõivavad, toodavad nad välgunooleid lühiajalised astronoomilised siirded sarnased energiapursked, mis võivad kesta millisekunditest aastateni.

"Kuna need sähvatused on väga lühikesed, mõnikord kuni millisekundi, on satelliidi liikumine nende ajal tühine ja me saame täiesti tähetaolise sähvatuse," ütleb Prahas asuva Kesk-Euroopa kosmoloogia ja fundamentaalfüüsika instituudi astronoom Sergei Karpov. Ta lisab, et "ei ole reaalset võimalust eristada neid sähvatusi astrofüüsikalistest transientidest, mida tahame tuvastada - kui võrrelda nende asukohta otse satelliitide orbiitide kataloogidega".

Eggl ütleb, et satelliitidel olevad elektroonilised seadmed võivad ka tahtmatut kiirgust eraldada, häirides Suure Paugu järelvalguse jälgimist. Astronoomid loodavad, et uurides seda kiirgust, mis on tuntud kui kosmiline mikrolaine taustkiirgus, Vastake küsimustele universumi paisumise kohta muutub. SpaceXi järgmise põlvkonna satelliidid, mida ettevõte alustas eelmisel aastal saatmist, kiirgavad umbes 30 korda rohkem kiirgust kui eelmine põlvkond. Seda tüüpi kiirgus on reguleerimata ja võib ohustada terveid vaatlusribasid.

Eggl juhib tähelepanu sellele, et tehisintellekti tööriistad ei suuda tegelikult kaotatud andmeid taastada ja probleem süveneb, kui rohkem satelliite käivitatakse. "Kui värvite Mona Lisa valge värviga, ei saa te mingil hetkel midagi teha, isegi kui treenite masinõppe algoritmi kõigi da Vinci teoste jaoks, " ütleb Eggl. "Võib-olla võite arvata, milline maal välja näeb, kuid nad ei suuda kunagi kaotatud andmeid taastada."

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

   Artikkel
   Google Scholar

Laadige alla viited