– Околоземное космическое пространство всё интенсивнее используется в интересах хозяйственной деятельности человечества. Создаются новые спутниковые системы, которые разворачиваются в космосе, – объясняет руководитель проекта, доцент кафедры астрономии и космической геодезии ФФ ТГУ Анна Александрова. – Отработавшие объекты этих систем, как правило, остаются на околоземных орбитах и превращаются в космический мусор. В настоящее время в околоземном пространстве, по данным NASA, находится несколько сотен тысяч объектов размером не менее 10 сантиметров. Ежегодный прирост составляет примерно тысячу фрагментов.
Среди этих объектов более 3000 – космические аппараты (КА) и только шесть процентов из них – функционирующие объекты. Как отмечают исследователи, для работы в околоземном пространстве необходимо знание динамики неуправляемых объектов. Наличие данных об особенностях их траектории позволит оптимизировать выбор областей размещения новых спутниковых систем, а также найти наиболее подходящие области паркинга отработавших свой ресурс объектов.
– Не менее актуальной задачей является исследование орбитальной эволюции окололунных объектов, поскольку в ближайшие десятилетия человечество намерено осваивать Луну и окололунное пространство, – добавляет Анна Александрова. – Исследование динамической структуры этой области космоса поможет избежать ошибок и непроизводительных затрат при реализации окололунных проектов.
Вместе с тем, в рамках проекта решается и другая задача, стоящая перед человечеством, – повышение точности прогнозирования движения астероидов, сближающихся с Землей (АСЗ). Создание учёными ТГУ более точной модели движения АСЗ позволит лучше прогнозировать потенциальную опасность этих объектов.
– Исследования, которые мы проводим, сопровождаются большим объемом расчетов, поэтому в решении задачи используется машинный анализ, – уточняет Анна Александрова. – Этот инструмент позволит нам спрогнозировать движение десятков тысяч объектов и проанализировать более миллиона временных рядов различных динамических и резонансных характеристик.
Для анализа данных исследователи используют алгоритмическую модель, реализованную с применением искусственных нейронных сетей. Это автоматизировало часть процесса по выявлению резонансов, влияющих на движение околоземных и окололунных объектов. Компьютерная модель позволяет отнести резонансы к тому или иному классу. Применение методов машинного обучения значительно ускоряет обработку большого объема данных и избавляет ученых от однообразного рутинного процесса классификации.
Кроме того, физики ТГУ уже провели усовершенствование численных моделей движения спутников Земли и Луны, повысившее точность и скорость прогноза. Модели реализованы на кластере ТГУ СКИФ Cyberia.
