Wetenschappers van het Departement Fysica van de Tomsk Staatsuniversiteit (TSU) zijn begonnen met het bestuderen van de complexe banen van objecten - ruimtepuin, bijna-maanobjecten en asteroïden in de buurt van de Aarde. De regelmatigheden van hun bewegingen worden bestudeerd met behulp van computermodellen en machinale gegevensanalyse, aldus de Russian Science Foundation (RSF).

Op dit moment zijn er volgens de NASA in de ruimte nabij de Aarde een paar honderdduizend objecten van minstens 10 centimeter groot. De jaarlijkse groei bedraagt ongeveer duizend fragmenten. De resultaten van het project, dat wordt gesteund door de Russische Stichting voor Wetenschappen, zullen helpen om de verspreiding van ruimtepuin in kaart te brengen.

"Een even urgente taak is het bestuderen van de baanevolutie van objecten in de buurt van de maan, aangezien de mensheid van plan is de maan en de ruimte in de buurt van de maan in de komende decennia te verkennen. Door de dynamische structuur van dit ruimtegebied te bestuderen, kunnen fouten en onproductieve kosten bij de uitvoering van projecten in de buurt van de maan worden vermeden", aldus projectleider Anna Aleksandrova, universitair hoofddocent astronomie en leerstoel ruimtegeodesie aan de afdeling fysica van TSU.

Het project lost echter ook een ander probleem op - het verbeteren van de nauwkeurigheid van het voorspellen van de beweging van asteroïden die de Aarde naderen, aldus de Russische Stichting voor Wetenschappen. De creatie door TSU-wetenschappers van een nauwkeuriger model van hun beweging zal een betere voorspelling van het potentiële gevaar van deze objecten mogelijk maken.

"Om de gegevens te analyseren, gebruiken de onderzoekers een algoritmisch model dat is geïmplementeerd met behulp van kunstmatige neurale netwerken. Dit heeft een deel van het proces geautomatiseerd om de resonanties te identificeren die van invloed zijn op de beweging van bijna-aardse en bijna-maanobjecten. <...> Het gebruik van machine-leermethoden versnelt de verwerking van grote hoeveelheden gegevens aanzienlijk en verlost wetenschappers van het eentonige routinematige classificatieproces," aldus het rapport.

Made in Russia // Made in Russia