新しい人工知能モデルは、衛星を追跡し、その挙動の逸脱を検出して、軌道上での衝突リスクを低減することができる。研究は27年2026月にExpert Systems誌に掲載された。
開発は、UK Space Agencyの支援を受けてAI4 Space Safety and Sustainabilityプロジェクトの枠組みの中で行われた。コンソーシアムにはFVEY諸国、すなわちオーストラリア、カナダ、ニュージーランド、イギリス、アメリカの組織が参加している。
プロジェクトを率いるのは、ストラスクライド大学のAerospace Centre of Excellence所長、マッシミリアーノ・ヴァジレ教授である。参加者にはAlan Turing Institute、アリゾナ大学、MIT、ウォータールー大学、さらにGMV、Columbiad、LMO、Zendirの各社が名を連ねる。
Alan Turing InstituteのDefence AI Research Centre（DARe）で作られたこのモデルは、衛星から反射された光、いわゆるlight curvesによって、異常と衛星の動きを予測することを初めて可能にした。
軌道は年々ますます混雑している。2025年には4000基を超える新しい衛星が打ち上げられたのに対し、2000年は159基だった。自動化されたツールは、宇宙交通の監視と管理への対応を助ける。
モデルは、望遠鏡によって収集された衛星の明るさに関する大量のデータで訓練され、その後、ストラスクライド大学とGMVのシミュレーションで追加学習された。リアルタイムで天文台のデータを分析し、専門家によるさらなる検討のために異常を指摘する。
テストでは、異常なlight curvesを検出する精度が88％であることが示された。このシステムはまた、衛星の回転やタンブリングといった挙動も識別する。これは軌道上での保守や機体の寿命延長にとって重要である。
光、レーダー、その他の情報源からのデータの組み合わせは、今後数年間で衛星保護へのアプローチをどのように変えるのだろうか。
ヴァジレ教授は、AI4S3によって、空のたった1ピクセルからでも宇宙物体の挙動の分析にAIがどのように役立つかを示せたと述べた。プロジェクトの次の段階には、レーダー、ハイパースペクトル測定、軌道情報といったマルチモーダルデータの統合が含まれる。
