I satelliti interferiscono con i dati astronomici: l’intelligenza artificiale può fornire una soluzione?

I satelliti interferiscono con i dati astronomici: l’intelligenza artificiale può fornire una soluzione?

Gli astronomi hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di rilevare le tracce dei satelliti nelle immagini del cielo notturno con elevata precisione. Questo modello facilita l'interpretazione dei dati e potrebbe consentire l'eliminazione delle frange che sempre più causano problemi in astronomia.

Il problema sarà la tecnologia “Fotobombe” dai satelliti per le comunicazioni Internet non possono risolvere, ma potrebbero aiutare a ridurre il loro impatto su alcune immagini del telescopio. I ricercatori hanno pubblicizzato il lavoro all’assemblea generale dell’Unione Astronomica Internazionale (IAU) a Città del Capo il mese scorso.

"L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono aiutare perché se hai abbastanza dati, puoi classificarli, ok, ecco come appare un satellite", afferma Siegfried Eggl, astrofisico dell'Università dell'Illinois Urbana-Champaign. Ma il numero di lanci e sviluppi di satelliti sta avvenendo a un “ritmo da colazione”, aggiunge, e i ricercatori stanno “facendo del loro meglio per recuperare il ritardo”.

Minaccia crescente

Negli ultimi cinque anni, aziende come SpaceX a Hawthorne, California, Eutelsat OneWeb a Londra e Project Kuiper di Amazon a Redmond, Washington, hanno lanciato migliaia di satelliti per comunicazioni nell'orbita terrestre bassa. Molti altri sono in programma, tra cui una mega costellazione di 12.000 satelliti chiamata G60 Starlink che sarà lanciata dalla 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 la protezione dei cieli bui e silenziosi dalle interferenze delle costellazioni satellitari, durante una sessione all'Assemblea generale della IAU.

Questi satelliti forniscono accesso veloce a Internet a banda larga a persone di tutto il mondo, ma lo sono sempre più dirompente per gli astronomi — appaiono come strisce luminose nelle immagini del cielo e possono influenzare le osservazioni attraverso l'intero spettro elettromagnetico. I telescopi sensibili con ampi campi visivi sono particolarmente colpiti da questa contaminazione satellitare. Ad esempio, si stima che il prossimo telescopio Vera Rubin potrebbe vedere compromesse più di un terzo delle sue immagini.

"L'astronomia oggi è una scienza che coinvolge grandi quantità di dati, e non esiste essere umano che possa guardare tutte le immagini registrate ogni notte e vedere le strisce", dice Eggl. “L’apprendimento automatico può aiutare qui.”

Per sviluppare un programma per identificare le tracce satellitari nelle immagini dei telescopi, María Romero-Colmenares, scienziata dei dati dell’Università di Atacama in Cile, ha addestrato un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato su decine di migliaia di immagini scattate da una rete di telescopi in Cile, Spagna, Messico, Vietnam e Corea del Sud. "Sapevamo quando e dove [nel cielo] osservare il satellite, e abbiamo effettuato un'osservazione con un satellite e una senza", afferma Romero-Colmenares, producendo un uguale numero di immagini chiare e contaminate. Quando lei e i suoi colleghi hanno applicato il modello ai dati disponibili al pubblico provenienti dai progetti WASP (Wide Angle Search for Planets) e dalla rete ungherese di telescopi automatizzati, l’algoritmo è stato in grado di identificare il 96% delle tracce dei satelliti.

Rilevare le strisce è un passo importante verso la loro eliminazione dalle immagini e dai dati, afferma Jeremy Tregloan-Reed, un astrofisico dell'Università di Atacama che ha lavorato con Romero-Colmenares al progetto. La prossima sfida sarà sviluppare strumenti in grado di rimuovere effettivamente le tracce satellitari preservando i dati sottostanti. Ciò è possibile solo nei casi in cui il satellite non è così luminoso da saturare i pixel di un'immagine e sfumare nei pixel circostanti, afferma Tregloan-Reed. Se si verifica un overflow, i dati sottostanti non possono essere salvati.

Entro la fine del prossimo anno, i ricercatori sperano di sviluppare un’app e un programma open source che consentiranno agli osservatori e agli astrofili di identificare e ripulire immagini e dati contaminati. Tali misure hanno maggiori probabilità di avere successo su piccoli telescopi con fotocamere a bassa sensibilità.

Fulmine simile a una stella

Altre forme di contaminazione satellitare si stanno rivelando ancora più difficili da gestire. Quando i pannelli solari e altre superfici piane sui satelliti catturano la luce, producono fulmini transitori astronomici di breve durata simili, esplosioni di energia che possono durare da millisecondi ad anni.

"Poiché questi lampi sono molto brevi, a volte fino a un millisecondo, il movimento del satellite durante essi è trascurabile e otteniamo un lampo perfettamente simile a una stella", afferma Sergey Karpov, un astronomo presso l'Istituto Centrale Europeo di Cosmologia e Fisica Fondamentale di Praga. Non esiste "un modo reale per distinguere questi lampi dai transitori astrofisici che vogliamo rilevare, a meno di confrontare la loro posizione direttamente con i cataloghi delle orbite dei satelliti", aggiunge.

Anche le apparecchiature elettroniche dei satelliti possono emettere radiazioni involontarie, disturbando le osservazioni del bagliore residuo del Big Bang, spiega Eggl. Gli astronomi sperano che studiando questa radiazione, conosciuta come radiazione cosmica di fondo a microonde, Rispondi alle domande sull'espansione dell'universo diventa. La prossima generazione di satelliti di SpaceX, che la società ha iniziato a lanciare lo scorso anno, emette circa 30 volte più radiazioni rispetto alla generazione precedente. Questo tipo di radiazioni non è regolamentato e potrebbe mettere in pericolo intere bande di osservazione.

Eggl sottolinea che gli strumenti di intelligenza artificiale non sono effettivamente in grado di ricostruire i dati persi e il problema peggiorerà man mano che verranno lanciati più satelliti. "Se dipingi della vernice bianca sulla Gioconda, prima o poi non ci sarà più nulla che tu possa fare, anche addestrando un algoritmo di apprendimento automatico su tutte le opere di Leonardo", afferma Eggl. "Potresti essere in grado di indovinare come potrebbe apparire il dipinto, ma non potranno mai ricostruire i dati persi."

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

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