科研最新发现大脑中的神经网络竟可拿来勘探太空废物

美国《新闻周刊》网站

我国科学家用激光准确辨认地球轨迹上的太空废物。依据宣布在《激光运用杂志》上的一项研究结果，研究人员将一套专门研制的算法运用于激光测距望远镜，让望远镜与以往运用的技能比较，可以愈加有效地辨认太空废物。

论文编撰者之一、来自辽宁工程技能大学测绘与地舆科学学院的马天明在一份声明中说，经过神经网络进步望远镜的方针指示精度后，可以发现横截面面积为1平方米、间隔在1500公里以内的太空废物。

依照美国航空航天局的说法，在轨废物是指绕着地球轨迹运转的一切不再有任何实践用处的人工物体。这类废物包含不发挥作用的航天器、抛弃的运载火箭以及其他与太空飞翔使命相关的太空废物。这给在地球上空轨迹飞翔的宇航员和航天器带来巨大要挟，由于宇航员和航天器的飞翔速度极快，高达每小时1.8万英里，比子弹飞翔的速度还要快。

美国航空航天局说，令人担忧的是，在近地轨迹上，估量稀有百万个细小的太空废物碎片，比垒球大的碎片有几万个。走运的是，到目前为止，发作磕碰的次数少得惊人。

激光测距技能此前就用于勘探太空废物。但是，在准确辨认快速移动的小碎片方面，这类体系存在着局限性。曩昔的激光测距办法只能准确到大约0.6英里的间隔。为了消除激光测距技能长期存在的准确度缺乏问题，我国的研究人员使用“神经网络”来进步望远镜的有效性。神经网络是由大脑中生物网络激起的核算体系。它们可以终究靠学习更好地完成使命——这便是所谓的“机器学习”。

马天明及团队中的其他科研人员使用两个不同的神经网络来协助激光测距望远镜辨认太空废物。然后，他们将这种办法与更为传统的技能做了比照。研究人员称，这是神经网络初次被用来大幅进步激光测距望远镜的方针指示精度。他们说，这一最新发现可能对控制在轨航天器具有重要意义。马天明说，获取太空废物在轨迹上的准确方位可以为在轨航天器的安全运转供给很大协助。