El movimiento de los satélites hace que aparezcan líneas brillantes en las imágenes astronómicas.Crédito: Observatorios ópticos de Caltech/IPAC
Los astrónomos han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar líneas de satélite en imágenes del cielo nocturno con gran precisión. Este modelo facilita la interpretación de los datos y puede permitir la eliminación de líneas que causan problemas cada vez mayores en astronomía.
La tecnología no resolverá un problema Observaciones de satélites de comunicaciones en línea “photobombing”.Pero puede ayudar a reducir su efecto en algunas imágenes de telescopios. Los investigadores presentaron el trabajo en la Asamblea General de la Unión Astronómica Internacional (IAU) el mes pasado en Ciudad del Cabo.
“El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudar, porque si se tienen suficientes datos, se puede clasificar: 'Está bien, así es como se ve el satélite'”, dice Siegfried Eagle, astrofísico de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Añade que los lanzamientos y el desarrollo de satélites avanzan a una “velocidad asombrosa” y que los investigadores están “haciendo todo lo posible para ponerse al día”.
Amenaza creciente
En los últimos cinco años, empresas como SpaceX en Hawthorne, California, Eutelsat OneWeb en Londres y el Proyecto Kuiper de Amazon en Redmond, Washington, han lanzado miles de satélites de comunicaciones a la órbita terrestre baja. Se planean varios otros satélites, incluida una enorme constelación de 12.000 satélites llamada G60 Starlink, cuyo lanzamiento está previsto para Shanghai Spacecom Satellite Technology en China. “Ahora hay casi un millón de satélites en el registro de ambiciones futuras”, dijo Richard Green, director del Centro de la IAU para la Protección de Cielos Oscuros y Silenciosos contra la Interferencia de las Constelaciones de Satélites, en una sesión de la Asamblea General de la IAU.
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Estos satélites brindan acceso rápido a Internet de banda ancha a personas de todo el mundo, pero también son… Cada vez más molesto para los astrónomos – Aparecen como líneas brillantes en imágenes del cielo y pueden afectar las observaciones en todo el espectro electromagnético. Los telescopios sensibles con amplios campos de visión son los más afectados por la contaminación de los satélites. Por ejemplo, el futuro Telescopio Vera Rubin podría ver expuestas más de un tercio de sus imágenes, según una estimación presentada en la asamblea.
“Hoy en día, la astronomía es una ciencia de big data y no hay una sola persona que pueda mirar todas las imágenes grabadas cada noche y detectar las líneas”, dice Eagle. “Aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar”.
Para desarrollar software para identificar trayectorias de satélites en imágenes de telescopios, María Romero Colmenares, científica de datos de la Universidad de Atacama en Chile, entrenó un algoritmo de aprendizaje automático supervisado en decenas de miles de imágenes tomadas por una red de telescopios en todo Chile. España, México, Vietnam y Corea del Sur. “Sabíamos cuál era el momento y la situación. [in the sky] “Para observar el satélite hicimos una observación con satélite y otra sin él”, dice Romero Colmenares, generando igual número de imágenes claras y contaminadas. Cuando ella y sus colegas aplicaron el modelo a datos disponibles públicamente de los proyectos WASP (Wide-Angle Planet Search) y Galactic Automated Telescope Network, el algoritmo pudo identificar el 96% de las líneas de satélite.
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Detectar las líneas es un paso importante para eliminarlas de las imágenes y los datos, dice Jeremy Tregloan Reed, astrofísico de la Universidad de Atacama, que trabajó con Romero Colmenares en el proyecto. El próximo desafío será desarrollar herramientas que realmente puedan eliminar las huellas de los satélites y al mismo tiempo preservar los datos subyacentes. Esto sólo es posible en los casos en que el satélite no es tan brillante como para saturar los píxeles de la imagen y filtrarse hacia los píxeles circundantes, dice Tregloan-Reid. Si se produce sangrado, los datos básicos no se pueden guardar.
Para finales del próximo año, los investigadores esperan desarrollar una aplicación y un software de código abierto que permitirá a los observatorios y a los astrónomos aficionados identificar y limpiar imágenes y datos contaminados. Es más probable que estas medidas funcionen para telescopios pequeños con cámaras con baja sensibilidad.
Destellos como estrellas
Otras formas de contaminación satelital han resultado más difíciles de abordar. Cuando los paneles solares y otras superficies planas de los satélites capturan la luz, producen destellos que se asemejan… Transitorios astronómicos de corta duraciónLos estallidos de energía pueden durar desde milisegundos hasta años.
“Dado que estos destellos son muy cortos, a veces de hasta una fracción de segundo, el movimiento del satélite durante ellos es mínimo y obtenemos un destello que parece una estrella”, dice Sergei Karpov, astrónomo del Instituto Centroeuropeo. Instituto de Cosmología y Física Fundamental de Rusia. Praga. “No existe una forma real de distinguir estos destellos de los fenómenos astrofísicos fugaces que queremos detectar, excepto comparando directamente su ubicación con catálogos de órbitas de satélites”, añade.
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Los equipos electrónicos dentro de los satélites también pueden emitir radiación no intencionada que interfiere con las observaciones del resplandor del Big Bang, dice Eagle. Los astrónomos esperan estudiar esta radiación conocida como… Fondo cósmico de microondasvoluntad Responder preguntas sobre la expansión del universo.. Los satélites de próxima generación de SpaceX, que la compañía comenzó a lanzar el año pasado, emiten unas 30 veces más radiación que la generación anterior. Este tipo de radiación no está regulada y puede poner en peligro zonas enteras de vigilancia.1.
Eagle señala que las herramientas de inteligencia artificial no pueden reconstruir los datos perdidos y el problema empeorará a medida que se lancen más satélites. “Si limpias la pintura blanca encima… Mona Lisa“En algún momento, no hay nada que puedas hacer, incluso si entrenas un algoritmo de aprendizaje automático en todas las pinturas de Da Vinci”, dice Eagle. “Pueden adivinar cómo será el tablero, pero nunca podrán reconstruir los datos perdidos”.