Нова модель штучного інтелекту здатна відстежувати супутники та виявляти відхилення в їхній поведінці, знижуючи ризик зіткнень на орбіті. Дослідження опубліковано в журналі Expert Systems 27 вересня 2026 року.
Розробку виконано в межах проєкту AI4 Space Safety and Sustainability за підтримки UK Space Agency. До консорціуму входять організації з країн FVEY: Австралії, Канади, Нової Зеландії, Великої Британії та США.
Проєктом керує професор Массіміліано Васіле, директор Aerospace Centre of Excellence в Університеті Стратклайда. Серед учасників — Alan Turing Institute, Університет Арізони, MIT, Університет Ватерлоо, а також компанії GMV, Columbiad, LMO і Zendir.
Модель, створена в Defence AI Research Centre (DARe) Alan Turing Institute, першою навчилася передбачати аномалії та рух супутників за відбитим від них світлом — так званими light curves.
З кожним роком орбіта стає дедалі завантаженішою: у 2025 році було запущено понад 4000 нових супутників проти 159 у 2000 році. Автоматизований інструмент допомагає впоратися з моніторингом і управлінням космічним трафіком.
Модель навчено на великих обсягах даних про яскравість супутників, зібраних телескопами, а потім донавчено на симуляціях зі Стратклайда і GMV. У реальному часі вона аналізує дані обсерваторій і позначає аномалії для подальшого вивчення фахівцями.
Тестування показало точність виявлення незвичайних light curves на рівні 88 %. Система також розрізняє такі поведінки супутника, як обертання і перекидання — це важливо для обслуговування на орбіті та продовження терміну служби апаратів.
Як саме поєднання даних про світло, радара та інших джерел змінить підхід до захисту супутників у найближчі роки?
Професор Васіле зазначив, що за допомогою AI4S3 вдалося показати, як ШІ допомагає в аналізі поведінки космічних об'єктів навіть за одним пікселем на небі. Наступні кроки проєкту включають інтеграцію мультимодальних даних — радара, гіперспектральних вимірювань та орбітальної інформації.
