Russische Wissenschaftler beginnen mit der Untersuchung der Bewegung von Asteroiden und Weltraummüll
2021-09-10 02:05

Russische Wissenschaftler beginnen mit der Untersuchung der Bewegung von Asteroiden und Weltraummüll

Wissenschaftler des Fachbereichs Physik der Staatlichen Universität Tomsk (TSU) haben mit der Untersuchung der komplexen Flugbahnen von Objekten - Weltraummüll, mondnahe Objekte und erdnahe Asteroiden - begonnen. Die Regelmäßigkeiten ihrer Bewegung werden mithilfe von Computermodellen und maschineller Datenanalyse untersucht, so die Russische Wissenschaftsstiftung (RSF).

Nach Angaben der NASA gibt es derzeit im erdnahen Weltraum einige hunderttausend Objekte mit einer Größe von mindestens 10 Zentimetern. Der jährliche Zuwachs beträgt etwa tausend Fragmente. Die Ergebnisse des von der Russischen Wissenschaftsstiftung unterstützten Projekts werden dazu beitragen, die Verteilung des Weltraummülls zu klären.

"Eine ebenso dringende Aufgabe ist die Untersuchung der orbitalen Entwicklung von mondnahen Objekten, da die Menschheit in den kommenden Jahrzehnten den Mond und den mondnahen Raum erforschen will. Die Untersuchung der dynamischen Struktur dieses Weltraumgebiets wird dazu beitragen, Fehler und unproduktive Kosten bei der Durchführung von mondnahen Projekten zu vermeiden", sagte die Projektleiterin, die außerordentliche Professorin für Astronomie und Weltraumgeodäsie an der Fakultät für Physik der TSU, Anna Aleksandrova.

Das Projekt löst aber auch ein anderes Problem - die Verbesserung der Genauigkeit der Vorhersage der Bewegung von Asteroiden, die sich der Erde nähern, so die Russische Wissenschaftsstiftung. Die Erstellung eines genaueren Modells ihrer Bewegung durch die TSU-Wissenschaftler wird eine bessere Vorhersage der potenziellen Gefahr dieser Objekte ermöglichen.

"Zur Analyse der Daten verwenden die Forscher ein algorithmisches Modell, das mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Damit wurde ein Teil des Prozesses zur Identifizierung der Resonanzen, die die Bewegung erd- und mondnaher Objekte beeinflussen, automatisiert. <...> Der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens beschleunigt die Verarbeitung großer Datenmengen erheblich und entlastet die Wissenschaftler von der monotonen Routine der Klassifizierung", heißt es in dem Bericht.

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Autorin: Karina Kamalova