ИИ для обнаружения скрытого космического мусора
|
Растущее число космических объектов, обломков и спутников на низкой околоземной орбите создает значительную угрозу столкновений во время космических операций. В настоящее время ситуация отслеживается радарами и радиотелескопами, которые отслеживают космические объекты, но большая часть космического мусора состоит из очень мелких металлических предметов, которые трудно обнаружить. В исследовании, опубликованном в журнале IET Radar, Sonar & Navigation, исследователи демонстрируют преимущества использования глубокого обучения — формы искусственного интеллекта — для обнаружения небольших космических объектов с помощью радара. Команда смоделировала известную в Европе радарную систему (называемую Tracking and Imaging Radar) в режиме отслеживания для получения обучающих и тестовых данных. Затем группа сравнила классические системы обнаружения с детектором, на который можно посмотреть только один раз (YOLO). (YOLO - популярный алгоритм обнаружения объектов, который широко используется в приложениях компьютерного зрения.) |
Оценка в моделируемой среде показала, что обнаружение на основе YOLO превосходит традиционные подходы, гарантируя высокую скорость обнаружения при сохранении низкого уровня ложных тревог. "В дополнение к улучшению возможностей наблюдения за космосом, системы на основе искусственного интеллекта, такие как YOLO, обладают потенциалом революционизировать управление космическим мусором", – сказала соавтор Федерика Массими, доктор философии из Университета Рома Тре в Италии. "Быстро идентифицируя и отслеживая труднообнаруживаемые объекты, эти системы обеспечивают проактивное принятие решений и стратегии вмешательства для уменьшения столкновений и рисков и сохранения целостности критически важных космических ресурсов". |
Источник |
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
|