{"id":26284,"date":"2022-02-16T10:09:06","date_gmt":"2022-02-16T16:09:06","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26284"},"modified":"2022-02-16T10:09:06","modified_gmt":"2022-02-16T16:09:06","slug":"la-inteligencia-artificial-puede-impedir-que-los-satelites-colisionen-con-los-desechos-espaciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-puede-impedir-que-los-satelites-colisionen-con-los-desechos-espaciales\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial puede impedir que los sat\u00e9lites colisionen con los desechos espaciales"},"content":{"rendered":"

Una nueva metodolog\u00eda desarrollada en la UPM utiliza la Inteligencia Artificial para predecir con exactitud el flujo solar y el tr\u00e1nsito de los desechos espaciales, con la finalidad de impedir colisiones que alteren la constelaci\u00f3n de sat\u00e9lites de la industria espacial.<\/span><\/p>\n

Desde el comienzo de la era espacial en 1957 se han lanzado toneladas de cohetes, naves y sat\u00e9lites al espacio que han dejado una estela de basura orbitando la Tierra.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan la NASA, hay aproximadamente 23.000 piezas de escombros m\u00e1s grandes que una pelota de 30 cent\u00edmetros orbitando la Tierra, as\u00ed como medio mill\u00f3n de piezas de escombros de un cent\u00edmetro, y hasta unos 100 millones de piezas de escombros de alrededor de un mil\u00edmetro e incluso m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n

Los desechos espaciales representan 8.800 toneladas de basura orbitando err\u00e1ticamente la Tierra, lo que, seg\u00fan la ONU, pone en peligro las misiones espaciales y las comunicaciones terrestres.<\/span><\/p>\n

Posibles impactos<\/strong><\/span><\/p>\n

Los desechos se mueven por el espacio a una velocidad de decenas de miles de kil\u00f3metros por hora y, en caso de impacto, pueden destruir completamente los sat\u00e9lites activos con los que tropiezan. Incluso la Estaci\u00f3n Espacial Internacional sufri\u00f3 recientemente una colisi\u00f3n con un objeto err\u00e1tico de basura espacial.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan la NASA, alrededor de 27.000 objetos de desechos espaciales son monitorizados desde la Tierra, a trav\u00e9s de una red de observatorios distribuidos por todo el mundo y de telescopios espaciales.<\/span><\/p>\n

Los objetos detectados se a\u00f1aden a un cat\u00e1logo de desechos espaciales y se comparan con las \u00f3rbitas de otros fragmentos conocidos de basura espacial.<\/span><\/p>\n

Las nuevas \u00f3rbitas se calculan con superordenadores para ver si existe la posibilidad de colisiones con los m\u00e1s de 8.000 sat\u00e9lites activos en la actualidad, con una anticipaci\u00f3n de al menos tres d\u00edas.<\/span><\/p>\n

Mejorando el sistema<\/strong><\/span><\/p>\n

Sin embargo, Investigadores del Departamento de Ingenier\u00eda de Sistemas Inform\u00e1ticos de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Strathclyde (Glasgow, Reino Unido), han desarrollado una nueva metodolog\u00eda que mejora la capacidad de predecir posibles colisiones con un plazo mucho mayor, de hasta 27 d\u00edas.<\/span><\/p>\n

La metodolog\u00eda utiliza el aprendizaje profundo (una rama de la Inteligencia Artificial) para pronosticar el flujo de radiaci\u00f3n solar \ua7f7en concreto, el \u00edndice F10.7\ua7f7 en un horizonte temporal de d\u00edas, lo que resulta muy relevante a la hora de dise\u00f1ar y planificar operaciones espaciales.<\/span><\/p>\n

El \u00edndice F10.7 es una medida de la intensidad de las emisiones de radiaci\u00f3n solar ultravioleta con una longitud de onda de 10,7 cm y se utiliza como un indicador de la actividad solar, siendo uno de los principales responsables de los cambios de la densidad atmosf\u00e9rica, y, por lo tanto, del arrastre atmosf\u00e9rico que influye en el flujo de la basura espacial.<\/span><\/p>\n

Dado que el arrastre atmosf\u00e9rico es una de las fuentes de incertidumbre m\u00e1s destacadas en la predicci\u00f3n de la \u00f3rbita de los sat\u00e9lites en la \u00f3rbita terrestre baja (LEO, por sus siglas en ingl\u00e9s), la modelizaci\u00f3n precisa de este \u00edndice es de gran importancia para ayudar a predecir las posiciones de los sat\u00e9lites y la basura espacial, as\u00ed como para asegurar que no se produzcan colisiones.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje profundo<\/strong><\/span><\/p>\n

La metodolog\u00eda seguida para el desarrollo de este modelo se basa en el uso de m\u00e9todos de aprendizaje profundo (o deep learning en ingl\u00e9s) en un nuevo enfoque basado en Redes Residuales Profundas.<\/span><\/p>\n

Este m\u00e9todo, basado en la arquitectura de redes neuronales N-BEATS, ha resultado ser eficaz en la predicci\u00f3n de valores puntuales, as\u00ed como en la estimaci\u00f3n de la incertidumbre en la predicci\u00f3n utilizando un conjunto de modelos.<\/span><\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n ha comprobado tambi\u00e9n que el modelo N-BEATS mejora los resultados de dos modelos de predicci\u00f3n disponibles para operadores espaciales: uno estad\u00edstico (proporcionado por BGS, ESA), y otro de una red neuronal m\u00e1s simple que utiliza informaci\u00f3n del flujo solar en m\u00faltiples longitudes de onda (por CLS, CNES).<\/span><\/p>\n

Los resultados de este estudio son importantes para la industria espacial, ya que pueden utilizarse para desarrollar herramientas que permitan prever las condiciones de arrastre en un futuro pr\u00f3ximo y hacer predicciones de \u00f3rbita m\u00e1s precisas, se\u00f1alan los investigadores.<\/span><\/p>\n

\u00abEl clima espacial puede afectar a los sat\u00e9lites, a los astronautas y a los pasajeros de un avi\u00f3n\u00bb<\/strong><\/span><\/p>\n

En declaraciones a Tendencias21, el equipo que ha realizado esta investigaci\u00f3n, formado por Emma Stevenson, V\u00edctor Rodr\u00edguez-Fern\u00e1ndez, Edmondo Minisci y David Camacho, del Departamento de Ingenier\u00eda de Sistemas Inform\u00e1ticos de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), desentra\u00f1a la importancia de este desarrollo para la industria espacial.<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede ayudar esta metodolog\u00eda a un sat\u00e9lite a salir ileso despu\u00e9s de atravesar un estercolero espacial?<\/strong><\/span><\/p>\n

Seg\u00fan el tama\u00f1o del desecho espacial, los sat\u00e9lites operacionales tienen 2 opciones para protegerse. Para desechos peque\u00f1os (menores que 10 cm) que no pueden ser rastreados regularmente desde la Tierra, los sat\u00e9lites deben confiar en t\u00e9cnicas de blindaje para reducir el impacto de posibles colisiones. Desechos m\u00e1s grandes (mayores que 10 cm) pueden ser rastreados desde la Tierra, y en caso de que el riesgo de colisi\u00f3n calculado sea lo suficientemente alto, el sat\u00e9lite puede realizar una maniobra para evitar la colisi\u00f3n. Cuando se acerca el momento de la colisi\u00f3n, la trayectoria del desecho se conoce con la precisi\u00f3n suficiente para decidir si es necesaria una maniobra o no. Sin embargo, hasta ese momento, existen muchas fuentes de incertidumbre en cuanto a c\u00f3mo se comporta el objeto, incluyendo los efectos del clima espacial, el cual es dif\u00edcil de predecir. Esto significa que, a menudo, los operadores dedican mucho tiempo a preparar maniobras que finalmente podr\u00edan no ser necesarias. Predecir la actividad solar y el clima espacial de manera m\u00e1s precisa puede ayudar a reducir esta incertidumbre en la determinaci\u00f3n de las \u00f3rbitas.<\/span><\/p>\n

\u00bfQue supone y por qu\u00e9 la radiaci\u00f3n ultravioleta para los sat\u00e9lites?<\/strong><\/span><\/p>\n

La actividad del sol var\u00eda considerablemente en ciclos de 11 a\u00f1os. Durante los periodos con alta actividad solar, la atm\u00f3sfera de la tierra se calienta m\u00e1s. Esto hace que la atm\u00f3sfera se expanda, aumentando as\u00ed la densidad de la atm\u00f3sfera en las bandas orbitales m\u00e1s altas. A su vez, esto incrementa la fuerza de arrastre sobre los sat\u00e9lites que est\u00e1n orbitando, cambiando sus trayectorias y causando que la \u00f3rbita pierda altitud m\u00e1s r\u00e1pido de lo esperado. Por tanto, predecir de manera precisa la actividad solar es importante para permitir predecir la trayectoria futura de los sat\u00e9lites y desechos espaciales, y asegurar que no ocurran colisiones entre ellos. El flujo solar radioel\u00e9trico, que se puede medir f\u00e1cilmente desde la Tierra, se usa normalmente como intermediario de esta actividad solar, pero es dif\u00edcil de predecir a futuro.<\/span><\/p>\n

Un clima espacial fuerte puede afectar a los sat\u00e9lites de m\u00e1s formas, causando que se acumulen cargas el\u00e9ctricas dentro de la nave que pueden sobrecargar los sensores, degradar y da\u00f1ar el equipo, e interrumpir las se\u00f1ales de radio que los comunican con las estaciones de tierra. La exposici\u00f3n a esta radiaci\u00f3n puede ser tambi\u00e9n peligrosa para los astronautas, e incluso para los pasajeros de avi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, \u00bfqu\u00e9 son las redes residuales profundas y su encaje en el aprendizaje profundo, as\u00ed como su utilidad para vuestra metodolog\u00eda?<\/strong><\/span><\/p>\n

Las redes residuales profundas fueron propuestas en 2015 para mejorar la precisi\u00f3n de las redes neuronales profundas en la tarea de reconocimiento de im\u00e1genes. M\u00e1s concretamente, la red neuronal que se propon\u00eda en el paper original, ResNet, a\u00f1ad\u00eda \u201cconexiones residuales\u201d, entre las capas de una red neuronal convolucional, que era y sigue siendo la arquitectura de aprendizaje profundo m\u00e1s com\u00fan para trabajar con im\u00e1genes.<\/span><\/p>\n

Estas conexiones residuales ayudan a estabilizar el proceso de aprendizaje de la red, y por tanto, permiten crear redes m\u00e1s profundas, de hasta un centenar de capas, mejorando con ello la precisi\u00f3n en diversas tareas. Tras su \u00e9xito y su acogida en el \u00e1rea de la visi\u00f3n artificial, el uso de redes residuales profundas se ha extendido a otros campos, como el de la predicci\u00f3n de series temporales. La arquitectura que utilizamos en este trabajo, N-BEATS, es un ejemplo de ello, ya que incorpora conexiones residuales para mejorar precisi\u00f3n y la interpretabilidad de las predicciones.<\/span><\/p>\n

Fuente: Tendencias21<\/strong><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Una nueva metodolog\u00eda desarrollada en la UPM utiliza la Inteligencia Artificial para predecir con exactitud el flujo solar y el tr\u00e1nsito de los desechos espaciales, con la finalidad de impedir colisiones que alteren la constelaci\u00f3n de sat\u00e9lites de la industria espacial.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26285,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-26284","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"\nLa Inteligencia Artificial puede impedir que los sat\u00e9lites colisionen con los desechos espaciales - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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