Künstliche Intelligenz kann vorhersagen, wann Satellitentrümmer auf die Erde fallen werden

Die Zahl der Objekte in der Erdumlaufbahn nimmt mit der Ausweitung der Weltraumaktivitäten zu, die durch den Start von Satelliten vorangetrieben wird. Neben den in Betrieb befindlichen Geräten entsteht durch diesen Verkehr Weltraummüll, bestehend aus außer Betrieb genommenen Satelliten und Trümmerteilen aus Kollisionen. Die Anhäufung dieser Objekte erhöht das Risiko von Kollisionen.

Ausgediente Satelliten und Raketenstufen können aufgrund des Luftwiderstands, der selbst in den dünnsten Schichten der Erdatmosphäre wirkt, allmählich an Höhe verlieren. Diese Kraft entzieht der Umlaufbahn Energie und verändert die Flugbahn des Objekts, bis es wieder in die Atmosphäre eintritt und auf die Erdoberfläche fällt.

Eine Studie stellt ein Modell vor, das künstliche neuronale Netze und Gesetze der Umlaufbahnbewegung kombiniert, um die Vorhersage des Absturzes von Weltraumobjekten zu verbessern. Der von Forschern in Indonesien entwickelte Ansatz nutzt künstliche Intelligenz (KI), um den Luftwiderstand abzuschätzen und die Umlaufbahn zu berechnen.

Zunahme der Satelliten

Die Zahl der Satelliten in der Erdumlaufbahn ist mit dem Ausbau der Konstellationen für Telekommunikation, Navigation und Erdbeobachtung deutlich gestiegen. Dank der Fortschritte bei der Raketentechnik und der gesunkenen Startkosten können zudem in kürzeren Abständen mehr Geräte im Weltraum platziert werden.

Zu den Weltraummüll gehören ausgediente Satelliten, zurückgelassene Raketenstufen und Trümmerteile, die durch Kollisionen oder Explosionen entstanden sind. Diese Objekte können je nach Höhe jahrelang oder jahrzehntelang in der Umlaufbahn verbleiben, während Kollisionen sie in Stücke zerbrechen und noch mehr Trümmer erzeugen können.

Warum stürzen Satelliten auf die Erde?

Satelliten bleiben in der Umlaufbahn, weil ihre horizontale Geschwindigkeit ausreicht, um der Krümmung der Erde zu folgen. In niedrigen Umlaufbahnen gibt es jedoch noch eine geringe Menge Atmosphäre, die einen Luftwiderstand auf die Objekte ausübt. Diese Kraft führt zu einem Energieverlust der Umlaufbahn und verringert allmählich die Höhe.

Mit sinkender Höhe nimmt der Luftwiderstand tendenziell zu, was den Energieverlust und den Abstieg des Objekts beschleunigt. Beim Wiedereintritt führt die Wechselwirkung mit der Atmosphäre zu einer starken Erwärmung, und ein Großteil des Materials kann bereits vor dem Aufprall auf den Boden zerfallen.

KI hilft bei der Erstellung von Prognosen

Das vorgeschlagene KI-Modell kombiniert die Gesetze der Physik mit maschinellem Lernen, um den Wiedereintritt von Satelliten in die Atmosphäre vorherzusagen. Die Flugbahn wird anhand der Newtonschen Gesetze berechnet, wobei der atmosphärische Widerstand berücksichtigt wird, der anhand von Modellen geschätzt wird, die die Sonnen- und geomagnetische Aktivität einbeziehen.

Das Netzwerk wird mit 11 Jahren öffentlich zugänglicher Daten zur Bahnverfolgung trainiert, um die Entwicklung des ballistischen Koeffizienten jedes Objekts zu erlernen. Die Simulation endet, wenn das Objekt eine Höhe von 80 Kilometern erreicht, und um den voraussichtlichen Zeitpunkt abzuschätzen, führen die Forscher das Modell 100 Mal durch.

Praxistests

Die Forscher bewerteten das Modell, indem sie die Vorhersagen mit den Wiedereintrittszeitpunkten von drei Weltraumobjekten verglichen, die bereits auf die Erde gefallen waren. Im Fall des sowjetischen Satelliten Cosmos 482 schätzte die KI den Wiedereintritt auf 06:22 UTC mit einer Unsicherheit von 11,4 Minuten, während die russische Weltraumbehörde angab, dass er um 06:24 UTC stattfand.

Im Fall des Weltraumteleskops NEOWISE der NASA sagte das Modell den Wiedereintritt für den 2. November 2024 um 00:54 UTC mit einer Abweichung von 7,8 Minuten voraus, während die offizielle Zeit 00:49 betrug. Der dritte Test betraf die Rakete Long March 4B. Das Modell schätzte den Wiedereintritt auf 22:45 UTC mit einer Unsicherheit von 13,2 Minuten, während der tatsächliche Zeitpunkt zwischen 22:33 und 22:36 lag.