El creciente número de objetos espaciales, desechos y satélites en órbita terrestre baja plantea una importante amenaza de colisiones durante las operaciones espaciales. Actualmente, la situación es monitoreada por radares y radiotelescopios que rastrean objetos espaciales, pero gran parte de los desechos espaciales consisten en objetos metálicos que son demasiado pequeños para detectarlos. En un estudio publicado en Radar, sonda y navegación IETLos investigadores demuestran los beneficios de utilizar el aprendizaje profundo, una forma de inteligencia artificial, para detectar pequeños objetos espaciales con radar.
El equipo modeló un destacado sistema de radar en Europa (llamado Tracking and Imaging Radar) en modo de seguimiento para producir datos de entrenamiento y prueba. A continuación, el grupo comparó los sistemas de detección clásicos con un detector basado en «solo mirar una vez» (YOLO). (YOLO es un algoritmo popular de detección de objetos que se ha utilizado ampliamente en aplicaciones de visión por computadora). Una evaluación realizada en un entorno simulado mostró que la detección basada en YOLO supera a los métodos tradicionales, lo que garantiza una alta tasa de detección y mantiene bajas las tasas de falsas alarmas.
«Además de mejorar las capacidades de observación espacial, los sistemas basados en inteligencia artificial como YOLO tienen el potencial de revolucionar la gestión de desechos espaciales», dijo la coautora Federica Massimi, de la Universidad de Roma Tre en Italia. «Al identificar y rastrear rápidamente objetos difíciles de detectar, estos sistemas permiten la toma de decisiones proactivas y estrategias de intervención para mitigar colisiones y riesgos y mantener la integridad de los recursos espaciales críticos».
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/rsn2.12547
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