नया एआई मॉडल उपग्रहों के व्यवहार में विसंगतियों की पहचान करती है और अंतरिक्ष में सुरक्षा बढ़ाती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नया मॉडल उपग्रहों पर नज़र रखने और उनके व्यवहार में विचलनों की पहचान करने में सक्षम है, जिससे कक्षा में टकराव का जोखिम कम होता है। यह शोध Expert Systems पत्रिका के 27 सितंबर 2026 के अंक में प्रकाशित हुआ है।

यह विकास UK Space Agency के समर्थन से AI4 Space Safety and Sustainability परियोजना के अंतर्गत किया गया है। इस कंसोर्टियम में FVEY देशों—ऑस्ट्रेलिया, कनाडा, न्यूज़ीलैंड, ब्रिटेन और अमेरिका—की संस्थाएँ शामिल हैं।

परियोजना का नेतृत्व स्ट्रैथक्लाइड विश्वविद्यालय में Aerospace Centre of Excellence के निदेशक प्रोफेसर मास्सिमिलियानो वासीले कर रहे हैं। प्रतिभागियों में Alan Turing Institute, एरिज़ोना विश्वविद्यालय, MIT, वॉटरलू विश्वविद्यालय तथा GMV, Columbiad, LMO और Zendir कंपनियाँ भी शामिल हैं।

Alan Turing Institute के Defence AI Research Centre (DARe) में विकसित यह मॉडल पहला ऐसा मॉडल है जिसने उपग्रहों से परावर्तित प्रकाश—तथाकथित light curves—के आधार पर विसंगतियों और उपग्रहों की गति का पूर्वानुमान लगाना सीखा है।

हर साल कक्षा और अधिक भीड़भरी होती जा रही है: 2025 में 4000 से अधिक नए उपग्रह प्रक्षेपित किए गए, जबकि 2000 में यह संख्या 159 थी। एक स्वचालित उपकरण अंतरिक्ष यातायात की निगरानी और प्रबंधन से निपटने में मदद करता है।

यह मॉडल दूरबीनों द्वारा एकत्र किए गए उपग्रहों की चमक संबंधी बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, और फिर स्ट्रैथक्लाइड तथा GMV के सिमुलेशनों पर इसे और प्रशिक्षित किया गया। यह वास्तविक समय में वेधशालाओं के डेटा का विश्लेषण करता है और विशेषज्ञों द्वारा आगे के अध्ययन के लिए विसंगतियों को चिह्नित करता है।

परीक्षण ने असामान्य light curves की पहचान की सटीकता 88 % दर्शाई। यह प्रणाली उपग्रह के घूर्णन और कलाबाज़ी जैसे व्यवहारों में भी अंतर करती है — यह कक्षा में रखरखाव और यानों के सेवा-काल को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।

प्रकाश, रडार और अन्य स्रोतों के डेटा का संयोजन आने वाले वर्षों में उपग्रहों की सुरक्षा के दृष्टिकोण को किस प्रकार बदलेगा?

प्रोफेसर वासीले ने कहा कि AI4S3 की मदद से यह दिखाना संभव हुआ कि आकाश में एक पिक्सेल के आधार पर भी अंतरिक्ष पिंडों के व्यवहार के विश्लेषण में एआई कैसे मदद करता है। परियोजना के अगले चरणों में बहुविध डेटा — रडार, हाइपरस्पेक्ट्रल मापन और कक्षीय सूचना — का एकीकरण शामिल है।