AI, 레이저 망원경 정밀도 높여 소형 우주 잔해 추적 정확도 혁신

신경망으로 레이저 거리 측정 정확도 대폭 향상

새로운 신경망 모델이 레이저 거리 측정 망원경의 정확도를 개선해, 망원경 감도를 높이지 않고도 지구 궤도 상의 더 작은 잔해 위치를 정확히 파악할 수 있게 되었습니다.

우주 잔해는 지구 궤도에서 더 이상 쓸모없는 인공 물체입니다. 우주 활동 중 발생하며, 주로 운반 로켓 최종 단계와 궤도상 우주선 해체 잔해에서 나옵니다.

2019년 기준 추적 가능한 대형 인공 물체 약 2만 개(운영 위성 2,218기 포함). 하지만 이는 빙산의 일각입니다:

모두 지구 궤도를 돌며 우주선 안전을 심각하게 위협합니다. 현재 50개 이상 레이저 관측소가 모니터링 중이나, 물체가 작을수록 탐지/추적이 극도로 어렵습니다.

레이저 이미징(고에너지 레이저를 우주로 발사하고 망원경으로 잔해에서 반사된 신호 수신) 방식은 박쥐의 반향정위와 유사합니다. 작은 잔해는 빛을 거의 반사하지 않아 정확한 위치 파악이 어렵습니다. 기존 기술은 1km 수준 정확도만 가능했습니다.

새로운 방법은 1,500km 거리에서 1제곱미터 크기 잔해까지 탐지 가능합니다.

역전파 신경망을 사용하고, 두 가지 보정 알고리즘으로 최적화했습니다:

신경망은 망원경의 포인팅 능력을 안정화하고 작은 우주 쓰레기의 약한 신호를 인식하게 해줍니다. 하드웨어 업그레이드나 감도 증가 없이 소프트웨어만으로 달성했습니다. 또한 국소 우주 영역에서 거짓 양성을 줄이며 더 정확하게 잔해를 탐지합니다.

세 가지 표준 모델(마운트 모델, 기본 파라미터 모델, 구면 조화 함수 모델)과 비교 테스트 결과, 신경망 정확도가 가장 우수했고 수렴 속도 저하 문제도 해결했습니다.

95개 항성 관측 데이터로 4개 모델 모두의 알고리즘 계수를 구하고, 다른 22개 항성으로 정확도 평가. 새 알고리즘이 가장 정확했고 실시간 성능도 양호했습니다. 연구진은 더 작은 잔해 탐지를 위해 신경망을 추가 최적화할 계획입니다.

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