Das US-Militär rüstet seine Systeme zur Verfolgung von Weltraumobjekten dringend auf, da diese mit der steigenden Anzahl von Satelliten und den hochentwickelten Fähigkeiten rivalisierender Nationen kaum noch Schritt halten können. Die derzeitige Infrastruktur aus der Zeit des Kalten Krieges und die manuellen Prozesse sind für die heutige komplexe Weltraumumgebung, die durch unvorhersehbare Satellitenmanöver und häufige kommerzielle Starts gekennzeichnet ist, unzureichend.
Auf der Vandenberg Space Force Base pflegen die Mitarbeiter den Weltraumkatalog mit Hilfe des U.S. Space Surveillance Network (SSN), das etwa 47.000 Objekte überwacht. Experten argumentieren, dass dieser manuelle Ansatz nicht nachhaltig ist, und plädieren für fortschrittliche Systeme des maschinellen Lernens, um Weltraumobjekte automatisch zu identifizieren und zu charakterisieren.
Bedenken wurden durch Vorfälle wie das Abschleppen eines ausgedienten Satelliten durch das chinesische Raumschiff Shijian-21 und den Zerfall des Satelliten Intelsat 33e verstärkt, wodurch über 700 Trümmerteile in der geostationären Umlaufbahn entstanden sind. Diese Ereignisse unterstreichen die Notwendigkeit verbesserter Fähigkeiten zur Weltraumüberwachung.
General Chance Saltzman betont, dass ein umfassendes Weltraumlagebewusstsein entscheidend ist, um mit China zu konkurrieren und den sicheren Zugang zum Weltraum zu gewährleisten. Der Haushaltsentwurf der Space Force für das Geschäftsjahr 2025 umfasst etwa 854 Millionen Dollar für Programme zur Weltraumlageerfassung und Kampfkraft.
Die Bemühungen zur Modernisierung der Infrastruktur zur Weltraumverfolgung verliefen schleppend, wobei das Advanced Tracking and Launch Analysis System (ATLAS) erst kürzlich zur Erprobung an die Space Force übergeben wurde. Experten vermuten, dass selbst ATLAS möglicherweise nicht ausreicht und dass ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten erforderlich ist.
Air Force Secretary Frank Kendall plädiert für eine KI-gestützte Entscheidungsfindung in Maschinengeschwindigkeit, und ein Bericht der RAND Corporation legt nahe, dass KI und maschinelles Lernen die Weltraumüberwachung erheblich verbessern könnten. Kommerzielle Unternehmen wie Slingshot Aerospace und ExoAnalytic Solutions nutzen bereits KI zur Analyse von Sensordaten, aber die Integration in militärische Programme verläuft schleppend.
Das Space Systems Command prüft Optionen für eine vermehrte Überwachungsarchitektur für die GEO-Umlaufbahn, und das Space Security and Defense Program fordert Branchenbeiträge zu fortschrittlichen Technologien zur Weltraumlageerfassung an. Der ehemalige Pentagon-Beamte Josh Hartman betont die Notwendigkeit von Edge Computing, um Daten direkt auf orbitalen Sensoren zu verarbeiten.
Die Modernisierung der Weltraumverfolgungssysteme ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Amerikas Fähigkeiten zur Weltraumüberwachung mit den aufkommenden Bedrohungen und der zunehmenden Überlastung im Weltraum Schritt halten können.