O echipă de la Facultatea de Matematică a Universității „Alexandru Ioan Cuza” din Iași și Universitatea Tor Vergata din Roma a găsit o soluție care combină matematica avansată cu algoritmi de inteligență artificială.
Spațiul din jurul Pământului a devenit foarte aglomerat: peste 130 de milioane de obiecte circulă pe diverse orbite în jurul planetei.
„Doar aproximativ 30.000 dintre acestea sunt urmărite și monitorizate de pe Pământ”, explică Tudor Vartolomei, asistent universitar la Facultatea de Matematică, care studiază cum poate fi identificat traseul deșeurilor spațiale pe o perioadă mai lungă de timp. Capacitatea de a prezice unde va fi un anumit deșeu spațial peste o lună sau zece ani este esențială pentru protejarea sateliților, deoarece depindem de ei zilnic pentru GPS, internet și comunicații.
Alături de Prof. Alessandra Celletti de la Universitatea Roma Tor Vergata, Tudor Vartolomei a dezvoltat o metodă care ajunge la o acuratețe de 99,4% în identificarea și clasificarea fragmentelor spațiale. Studiul, publicat în revista Scientific Reports (parte a portofoliului Nature), introduce conceptul de „elemente proprii (sau adecvate)” – cantități matematice care funcționează ca amprente ale dinamicii fiecărui obiect din spațiu.
„Elementele proprii sunt ca niște amprente ale evoluției pentru fiecare obiect în parte”, explică Tudor Vartolomei. „Dacă mai multe obiecte au amprente asemănătoare, putem spune că ele fac parte din același grup, din aceeași familie. Astfel putem să tragem concluzii legate de originea acestor deșeuri spațiale.”
Metoda se bazează pe teoria perturbațiilor pentru sisteme hamiltoniene – un instrument matematic care permite calcularea unor proprietăți ce rămân aproape constante pe perioade îndelungate. Vartolomei a implementat algoritmi care calculează aceste „amprente”, iar cu ajutorul metodelor de învățare automată și inteligență artificială a arătat cum se pot clasifica și grupa aceste resturi, în vederea determinării provenienței lor.
Studiul a fost validat cu date reale, analizând fragmentele generate de satelitul SATCOM 3, lansat în 1979 și racheta ATLAS 5 CENTAUR R/B, lansată în 2018. Metoda a identificat și clasificat corect 15 fragmente ale satelitului și 134 fragmente ale rachetei, menținând o acuratețe de 94,8% de-a lungul unei perioade de 20 de ani de monitorizare. Eficiența metodei este cu atât mai remarcabilă cu cât necesită doar 5-10% din date pentru antrenare. Aceasta înseamnă că permite clasificarea fragmentelor chiar și atunci când informațiile sunt incomplete.
Cele două accidente spațiale nu au fost o raritate. Din 1957, de când a fost prima lansare, până în prezent au avut loc mai mult de 750 de accidente care au condus la răspândirea unor fragmente mici sau mari în spațiu. Chiar și un fragment mai mic de 1 cm poate să se deplaseze cu viteză de până la 7 kilometri pe secundă și poate provoca daune extrem de mari când se ciocnește de un satelit funcțional.
Din acest motiv, echipa plănuiește extinderea metodei la diverse tipuri de deșeuri spațiale, dar și la analiza altor zone din jurul Pământului.
„Ne gândim să creăm propriul nostru algoritm de inteligență artificială și să-l extindem astfel încât să poată monitoriza în timp real noile fragmente observate”, a completat Tudor Vartolomei.