Satelity zasahují do astronomických dat – může AI poskytnout řešení?

Satelity zasahují do astronomických dat – může AI poskytnout řešení?

Astronomové vyvinuli algoritmus strojového učení, který dokáže s vysokou přesností detekovat satelitní stopy na snímcích noční oblohy. Tento model usnadňuje interpretaci dat a mohl by umožnit odstranění proužků, které stále více způsobují problémy v astronomii.

Problémem bude technologie „Fotobomby“ z internetových komunikačních satelitů nemohou vyřešit, ale mohly by pomoci snížit jejich dopad na některé snímky dalekohledů. Výzkumníci tuto práci prezentovali na valné hromadě Mezinárodní astronomické unie (IAU) v Kapském Městě minulý měsíc.

„Strojové učení a umělá inteligence mohou pomoci, protože pokud máte dostatek dat, můžete klasifikovat, dobře, takhle vypadá satelit,“ říká Siegfried Eggl, astrofyzik z University of Illinois Urbana-Champaign. Ale počet startů a vývoje satelitů se děje „snídaňovým tempem,“ dodává, a výzkumníci „dělají maximum, aby je dohnali“.

Rostoucí hrozba

Za posledních pět let společnosti jako SpaceX v Hawthorne v Kalifornii, Eutelsat OneWeb v Londýně a Amazon's Project Kuiper v Redmondu ve Washingtonu vypustily tisíce komunikačních satelitů na nízkou oběžnou dráhu Země. Mnoho dalších je plánováno, včetně 12 000 družicové mega-konstelace s názvem G60 Starlink, kterou vypustí Shanghai Spacecom Satellite Technology v Číně. "Nyní je v registru ambicí do budoucna asi milion satelitů," řekl Richard Green, ředitel IAU Center for Protection Dark and Quiet Sky from Satellite Constellation Interference, během zasedání Valného shromáždění IAU.

Tyto satelity poskytují rychlý širokopásmový přístup k internetu lidem po celém světě, ale jsou pro astronomy stále rušivější — objevují se jako jasné pruhy na obloze a mohou ovlivnit pozorování v celém elektromagnetickém spektru. Touto kontaminací satelitů jsou zvláště postiženy citlivé dalekohledy s širokým zorným polem. Odhaduje se například, že nadcházející dalekohled Vera Rubin by mohl vidět ohroženou více než třetinu svých snímků.

„Dnešní astronomie je věda, která zahrnuje velké množství dat a neexistuje žádná lidská bytost, která by se mohla podívat na všechny snímky zaznamenané každou noc a vidět pruhy,“ říká Eggl. "Tady může pomoci strojové učení."

María Romero-Colmenares, datová vědkyně z University of Atacama v Chile, vyvinula program pro identifikaci satelitních stop na snímcích dalekohledů, trénovala pod dohledem algoritmus strojového učení na desítkách tisíc snímků pořízených sítí dalekohledů v Chile, Španělsku, Mexiku, Vietnamu a Jižní Koreji. „Věděli jsme, kdy a kde [na obloze] satelit pozorovat, a provedli jsme jedno pozorování se satelitem a druhé bez něj,“ říká Romero-Colmenares a vytvořil stejný počet jasných a kontaminovaných snímků. Když ona a její kolegové aplikovali model na veřejně dostupná data z projektů WASP (Wide Angle Search for Planets) a Maďarská síť automatizovaných teleskopů, algoritmus byl schopen identifikovat 96 % satelitních stop.

Detekce pruhů je důležitým krokem k jejich odstranění z obrázků a dat, říká Jeremy Tregloan-Reed, astrofyzik z University of Atacama, který na projektu spolupracoval s Romerem-Colmenaresem. Dalším úkolem bude vyvinout nástroje, které skutečně dokážou odstranit satelitní stopy a zároveň zachovat základní data. To je možné pouze v případech, kdy satelit není tak jasný, že saturuje pixely obrazu a slábne do okolních pixelů, říká Tregloan-Reed. Pokud dojde k přetečení, základní data nelze uložit.

Do konce příštího roku vědci doufají, že vyvinou aplikaci a program s otevřeným zdrojovým kódem, který umožní observatořím a amatérským astronomům identifikovat a vyčistit kontaminované snímky a data. Taková opatření budou s největší pravděpodobností úspěšná na malých dalekohledech s kamerami s nízkou citlivostí.

Hvězdný blesk

Jiné formy satelitní kontaminace se ukazují ještě obtížněji zvládnutelné. Když solární panely a další ploché povrchy na satelitech zachycují světlo, vytvářejí blesky krátkodobé astronomické přechody podobné energetické výboje, které mohou trvat od milisekund až po roky.

„Vzhledem k tomu, že tyto záblesky jsou velmi krátké, někdy až milisekundy, je pohyb satelitu během nich zanedbatelný a získáme dokonale hvězdný záblesk,“ říká Sergej Karpov, astronom ze Středoevropského institutu kosmologie a základní fyziky v Praze. „Neexistuje žádný skutečný způsob, jak tyto záblesky odlišit od astrofyzikálních přechodných jevů, které chceme detekovat – kromě přímého srovnání jejich polohy s katalogy drah satelitů,“ dodává.

Elektronická zařízení v satelitech mohou také vydávat neúmyslné záření, což narušuje pozorování dosvitu velkého třesku, říká Eggl. Astronomové doufají, že studium tohoto záření, známého jako kosmické mikrovlnné záření pozadí, Odpovězte na otázky o rozpínání vesmíru se stává. Další generace satelitů SpaceX, které společnost začala vypouštět loni, vyzařuje asi 30krát více záření než předchozí generace. Tento typ záření je neregulovaný a mohl by ohrozit celá pozorovací pásma.

Eggl poukazuje na to, že nástroje umělé inteligence ve skutečnosti nedokážou rekonstruovat ztracená data a problém se bude zhoršovat, až bude vypuštěno více satelitů. „Pokud Monu Lisu natřete bílou barvou, v určitém okamžiku nebudete moci nic dělat, i když budete trénovat algoritmus strojového učení na všech da Vinciho dílech,“ říká Eggl. "Můžete uhodnout, jak by obraz mohl vypadat, ale nikdy nemohou rekonstruovat data, která ztratíte."

1. Bassa, C.G. a kol. Astron. Astrophys. 689, L10 (2024).

   Článek
   Google Scholar

Stáhněte si reference