L’aumento del numero di oggetti spaziali in orbita attorno alla Terra, rifiuti e satelliti artificiali, costituisce una minaccia significativa di collisioni durante le operazioni nello Spazio.
Attualmente, il traffico in orbita terrestre viene tracciato da terra tramite radar, telescopi e stazioni laser (per esempio dalla EUSST a cui l’Istituto Nazionale partecipa con il radiotelescopio Croce del Nord e con il telescopio G.D. Cassini) ma la maggior parte dei rifiuti spaziali è costituita da oggetti molto piccoli, di dimensione su scala del cm e inferiore, difficili da individuare.
In uno studio pubblicato su IET Radar, Sonar & Navigation, un gruppo di ricercatori italiani ha illustrato i vantaggi dell’uso del deep learning, una forma di intelligenza artificiale, per individuare questi piccoli oggetti spaziali tramite radar.
Il team ha utilizzato un importante sistema radar europeo monostatico Tracking and Imaging Radar (TIRA), situato a Wachtberg, in Germania, in modalità di tracciamento per generare dati per l’addestramento e il test.
Il radar è in grado di rilevare oggetti piccoli fino a 2 cm entro una distanza di 1000 km.
Successivamente ha confrontato i tradizionali sistemi di individuazione con un metodo basato su un algoritmo ampiamente utilizzato nell’ambito della visione artificiale, dal nome You-Only-Look-Once (YOLO), per il rilevamento di oggetti.
Lo studio ha dimostrato che il metodo basato su YOLO supera gli approcci convenzionali, garantendo un elevato tasso di individuazione mantenendo bassa la frequenza di falsi allarmi, suggerendone i potenziali vantaggi per applicazioni di sorveglianza spaziale e in particolare a difesa delle infrastrutture spaziali come le costellazioni satellitari.
Federica Massimi dell’Università Roma Tre, co-autrice dello studio, ha dichiarato: “Oltre a migliorare le capacità di sorveglianza spaziale, i sistemi basati sull’intelligenza artificiale come YOLO hanno il potenziale per rivoluzionare la gestione dei rifiuti spaziali. Identificando e tracciando rapidamente oggetti difficili da individuare, questi sistemi consentono strategie decisionali e interventi proattivi per mitigare collisioni e rischi e per preservare l’integrità delle risorse spaziali critiche”.
