Inteligencia artificial contra la amenaza de colisiones por basura espacial

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La creciente cantidad de satélites en desuso, piezas de vehículos espaciales, y fragmentos de tamaño variado que constituyen la basura espacial que se mueve alrededor de la Tierra en la franja de las órbitas bajas supone un peligro de colisión para cualquier nave que vuele por allí.

A la velocidad con que se mueven los objetos en esa franja orbital, muy superior a la de las balas, hasta una minúscula mota de pintura desprendida puede agujerear el casco de una nave espacial.

Se intenta vigilar ese tráfico de basura espacial convertida en metralla espacial, pero incluso con los más potentes radares resulta un reto insalvable detectar los objetos más pequeños, como la mota de pintura del ejemplo.

Científicos han probado a recurrir a la inteligencia artificial y los resultados de su investigación al respecto son muy prometedores.

Concretamente, el equipo, encabezado por Federica Massimi de la Universidad de Roma Tres en Italia, ha empleado aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) para discernir señales delatadoras de la presencia de objetos muy pequeños.

El equipo confeccionó un modelo digital de un importante sistema de radar utilizado para esa clase de detección.

Probó las técnicas tradicionales de detección y también una técnica de inteligencia artificial adaptada de otra muy usada en aplicaciones de visión por computador.

Comparando el rendimiento de las técnicas tradicionales con el de esta otra técnica, Massimi y sus colegas han constatado que la última supera a las demás en todos los escenarios probados, garantizando un alto nivel de detecciones pero manteniendo baja la tasa de falsas alarmas.

Fuente: IET Radar Sonar & Navigation