『人工智能』科研最新发现！大脑中的“神经网络”竟可以用来探测太空垃圾
【『人工智能』科研最新发现！大脑中的“神经网络”竟可以用来探测太空垃圾】
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美国《新闻周刊》网站
中国科学家用激光准确识别地球轨道上的太空垃圾 。 根据发表在《激光应用杂志》上的一项研究结果 ， 研究人员将一套专门研发的算法应用于激光测距望远镜 ， 让望远镜与以往使用的技术相比 ， 能够更加有效地识别太空垃圾 。
论文撰写者之一、来自辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院的马天明在一份声明中说 ， 通过神经网络提高望远镜的目标指示精度后 ， 可以发现横截面面积为1平方米、距离在1500公里以内的太空垃圾 。
按照美国航空航天局的说法 ， 在轨垃圾是指绕着地球轨道运行的一切不再有任何实际用途的人造物体 。 这类垃圾包括不发挥作用的航天器、废弃的运载火箭以及其他与太空飞行任务相关的太空垃圾 。 这给在地球上空轨道飞行的宇航员和航天器带来巨大威胁 ， 因为宇航员和航天器的飞行速度极快 ， 高达每小时1.8万英里 ， 比子弹飞行的速度还要快 。
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美国航空航天局说 ， 令人担忧的是 ， 在近地轨道上 ， 估计有数百万个微小的太空垃圾碎片 ， 比垒球大的碎片有几万个 。 幸运的是 ， 到目前为止 ， 发生碰撞的次数少得惊人 。
激光测距技术此前就用于探测太空垃圾 。 然而 ， 在准确识别快速移动的小碎片方面 ， 这类系统存在着局限性 。 过去的激光测距方法只能精确到大约0.6英里的距离 。 为了消除激光测距技术长期存在的精确度不足问题 ， 中国的研究人员利用“神经网络”来提高望远镜的有效性 。 神经网络是由大脑中生物网络激发的计算系统 。 它们可以通过学习更好地完成任务——这就是所谓的“机器学习” 。
马天明及团队中的其他科研人员利用两个不同的神经网络来帮助激光测距望远镜识别太空垃圾 。 然后 ， 他们将这种方法与更为传统的技术做了对比 。 研究人员称 ， 这是神经网络首次被用来大幅提高激光测距望远镜的目标指示精度 。 他们说 ， 这一最新发现可能对操控在轨航天器具有重要意义 。 马天明说 ， 获取太空垃圾在轨道上的精确位置可以为在轨航天器的安全运行提供很大帮助 。
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