Redes neurais ajudarão na busca por pequenos detritos espaciais

Cientistas europeus propuseram a adaptação de algoritmos populares de IA de sistemas de visão computacional para analisar imagens do espaço próximo da Terra tiradas por radares e detectar partículas em miniatura de detritos espaciais nelas.

Fonte da imagem: nasa.gov

Os pesquisadores conduziram um experimento usando redes neurais existentes usadas em sistemas de visão computacional para analisar dados do radar europeu TIRA, uma antena de rádio de 47 metros que ajuda a observar o espaço próximo à Terra e obter imagens que procuram detritos espaciais.

Os autores do projeto tentaram substituir algoritmos padrão de análise de dados TIRA por redes neurais da família YOLO, que são utilizadas para busca de objetos em movimento em imagens. Versões das redes neurais YOLOv5 e YOLOv8 foram treinadas usando um conjunto de 3.000 imagens do espaço próximo à Terra e sua eficácia foi testada usando um exemplo de 600 imagens de radares que continham de uma a três partículas de detritos espaciais.

Ambas as redes neurais detectaram corretamente de 85% a 97% de partículas de tamanho centimétrico com um número mínimo de falsos positivos. O resultado foi superior ao demonstrado pelo algoritmo TIRA padrão. Os cientistas concluíram que os sistemas de visão computacional podem ser usados ​​com sucesso para procurar detritos espaciais no espaço próximo da Terra e rastreá-los em tempo real. Isto ajudará a reduzir o número de incidentes envolvendo partículas de detritos espaciais que entram em veículos orbitais em operação.

Especialistas estimam que pode haver mais de 170 milhões de pedaços de detritos espaciais na órbita da Terra.