Европейские учёные предложили адаптировать популярные ИИ-алгоритмы систем машинного зрения для анализа сделанных при помощи радаров снимков околоземного пространства и обнаружения на них миниатюрных частиц космического мусора.
Источник изображения: nasa.gov
Исследователи провели эксперимент, применив существующие нейросети, используемые в системах машинного зрения, для анализа данных с европейского радара TIRA — это 47-метровая радиотарелка, которая помогает наблюдать за околоземным пространством и получать изображения, на которых производится поиск космического мусора.
Авторы проекта попытались заменить стандартные алгоритмы анализа данных TIRA нейросетями семейства YOLO, которые применяются для поиска движущихся объектов на снимках. Версии нейросетей YOLOv5 и YOLOv8 обучили при помощи массива из 3000 снимков околоземного пространства и проверили их эффективность на примере 600 изображений с радаров, на которых были от одного до трёх частиц космического мусора.
Обе нейросети корректно обнаружили от 85 % до 97 % частиц размером от сантиметра при минимальном числе ложных срабатываний. Результат оказался выше того, что демонстрирует стандартный алгоритм TIRA. Учёные сделали вывод, что системы машинного зрения могут успешно применяться для поиска космического мусора в околоземном пространстве и для его отслеживания в реальном времени. Это поможет снизить число инцидентов, связанных с попаданием частиц космического мусора в работающие орбитальные аппараты.
По оценкам экспертов, на орбите Земли могут находиться более 170 млн частиц космического мусора.