فضای اطراف زمین به سرعت در حال پر شدن از زباله های فضایی است. این زباله ها شامل قطعات  و بقایای فضاپیماها، ماهواره ها و سایر اجسامی هستند که در مدار زمین باقی مانده اند. زباله های فضایی یک تهدید جدی برای فعالیت های فضایی هستند و می توانند خطرات جدی برای فضانوردان، ماهواره ها و حتی ایستگاه فضایی بین المللی ایجاد کنند.

در حال حاضر، بیش از 800 هزار قطعه زباله فضایی با اندازه بیش از 10 سانتی متر در مدار زمین وجود دارد. این زباله ها می توانند با سرعتی بیش از 28000 کیلومتر بر ساعت حرکت کنند و در صورت برخورد با یک فضاپیما یا ماهواره، می توانند آن را به طور کامل نابود کنند.

کاربرد ماشین لرنینگ در زباله های فضایی

مدیریت زباله های فضایی یک چالش دشوار است که به فناوری های پیشرفته نیاز دارد. ماشین لرنینگ یکی از این فناوری های پیشرفته است که می تواند در مدیریت زباله های فضایی کاربردهای زیادی داشته باشد. ماشین لرنینگ می تواند در زمینه های مختلف مدیریت زباله های فضایی، از جمله ردیابی، پیش بینی، و حذف زباله های فضایی، کاربرد داشته باشد:

  • ردیابی زباله های فضایی: ردیابی زباله های فضایی اولین قدم برای مدیریت آنها است. با استفاده از فناوری ماشین لرنینگ، می توان الگوریتم های دقیقی برای ردیابی زباله های فضایی توسعه داد. این الگوریتم ها می توانند با استفاده از داده های موجود، مانند داده های حاصل از رادار، تصاویر ماهواره ای و داده های ردیابی ماهواره ها، موقعیت و سرعت زباله های فضایی را محاسبه کنند. این کار می تواند به شناسایی زباله های فضایی جدید و تعیین مدار آنها کمک کند.
  • پیش بینی برخورد زباله های فضایی: پس از ردیابی زباله های فضایی، می توان از فناوری ماشین لرنینگ برای پیش بینی برخورد آنها با فضاپیماها یا ماهواره ها استفاده کرد. این پیش بینی ها می تواند به فضانوردان و اپراتورهای ماهواره ها کمک کند تا از برخورد زباله های فضایی جلوگیری کنند.

  • حذف زباله های فضایی: حذف زباله های فضایی آخرین مرحله در مدیریت آنها است. با استفاده از فناوری ماشین لرنینگ، می توان روش های جدید و کارآمدی برای حذف زباله های فضایی توسعه داد. این روش ها می توانند شامل استفاده از فضاپیماهای مجهز به وسایل جمع آوری زباله، استفاده از لیزر برای دفع زباله ها، و استفاده از میدان های مغناطیسی برای جذب زباله ها باشند. این کار می تواند به کاهش تعداد زباله های فضایی در مدار زمین کمک کند.
  • کاهش تولید زباله های فضایی: یکی از راه های کاهش مشکلات ناشی از زباله های فضایی، کاهش تولید زباله های فضایی است. این کار می تواند با اتخاذ اقداماتی مانند طراحی ماهواره ها و فضاپیماهاییا با قابلیت بازیافت و همچنین استفاده از موادی که در صورت خروج از مدار به سرعت تجزیه می شوند اجرایی شود.

کاربردهای خاص ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی

در ادامه، برخی از کاربردهای خاص ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی مورد بررسی قرار گرفته است:

  • شناسایی زباله های فضایی: ماشین لرنینگ می تواند برای شناسایی زباله های فضایی در تصاویر ماهواره ای استفاده شود. این کار می تواند با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین انجام شود.
  • تقسیم زباله های فضایی: ماشین لرنینگ می تواند برای تقسیم زباله های فضایی به دسته های مختلف استفاده شود. این کار می تواند به بهبود دقت ردیابی و تعقیب زباله های فضایی کمک کند.
  • پیش بینی مسیر زباله های فضایی: ماشین لرنینگ می تواند برای پیش بینی مسیر زباله های فضایی استفاده شود. پیش بینی های دقیق تر از مسیر زباله های فضایی باعث جلوگیری از خطرات و برخوردهای احتمالی می شود.
  • هدایت فضاپیماها برای حذف زباله های فضایی: ماشین لرنینگ می تواند برای هدایت فضاپیماها برای حذف زباله های فضایی استفاده شود.

محدودیت های کاربرد ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی

ماشین لرنینگ یک فناوری قدرتمند است که می تواند کاربردهای زیادی در مدیریت زباله های فضایی داشته باشد. با این حال، این فناوری دارای برخی محدودیت ها نیز می باشد.

یکی از محدودیت های ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی، نیاز به داده های آزمایشی کافی است. برای آموزش مدل های ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی، نیاز به داده های آزمایشی کافی است. این داده ها می توانند شامل تصاویر ماهواره ای، داده های راداری و اطلاعات مربوط به مدار زباله های فضایی باشند.

محدودیت دیگر ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی، نیاز به محاسبات قدرتمند است. مدل های ماشین لرنینگ در مدیریت زباله های فضایی می توانند پیچیده باشند و به محاسبات قوی نیاز دارند. 

در پایان برای درک بهتر خطرات زباله های فضایی دیدن فیلم جاذبه (Gravity) را به شما پیشنها می کنیم.

Published by

mm

ساره واحدی
svahedi72

ساره واحدی هستم؛ دانشجوی پانزدهمین دوره "علم داده" در آکادمی دایکه، دانشجوی کارشناسی ارشد فیزیک و علاقمند به کار کردن با دیتاها