看了一部电影,这名亚裔女生要阻止星际灾难…(组图)

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最新回复:2018年5月6日 14点57分 PT
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造就

摘要——

杨安伯的获奖项目对太空碎片的运行路径进行了建模

该软件使用了一个人工神经网络,这种网络旨在复制大脑的学习过程

杨安伯称,自己的软件能够比现有技术更准确地预测太空碎片的运行路径

看完电影《地心引力》之后,杨安伯(Amber Yang)开始做噩梦。

这位美国佛罗里达州的九年级学生是一名天体物理学爱好者,她自然而然地被这部影片所吸引,它讲述了这样一个故事:美国宇航局的一艘太空飞船遭到损毁后,一位宇航员想尽办法逃往地球。

在《地心引力》中,某些物理法则遭到扭曲,还有一些干脆被打破,但从理论上来说,电影中最惊心动魄的情节设计是真实的。这个情节就是所谓的凯斯勒现象(也称碰撞级联效应),它是指在近地轨道运行的物体——国际空间站和其他卫星就在这个轨道上——其密度达到了临界值,当发生爆炸或两个轨道交叉的物体相互碰撞时,产生的碎片将引发更多的撞击,形成级联效应,从而导致地球上空的物体出现灾难性的崩溃。

影片《地心引力》描述了一种被称为“凯斯勒现象”的破坏性轨道事件。

凯斯勒现象给人类带来了危险,很长一段时间内,太空碎片带的存在将会限制我们重返太空的能力。

现在,杨安伯已经读大一了,她从噩梦中走了出来,正忙于阻止太空碎片灾难的发生。

比高速子弹还快

近地轨道在地球上空数百英里,这里运行着数以百万计的物体,比如空间站、火箭助推器和油漆碎屑。一块宽度一厘米左右的小碎片,运行速度比子弹还要快10倍,因此,它发生撞击时的效果和引爆一枚手榴弹无异,这也意味着,在近地轨道上,没有任何物体是温和无害的。

欧洲航天局表示,对很多太空任务来说,太空碎片撞击是造成飞船损失的第三大风险,仅次于发射风险和飞船入轨风险。要避免碰撞,需要不间断的监测和干预,为此,美国国防部的太空监控网络每天都要进行数十万次观测。

美国空军太空司令部(AFSPC)运行评估部门的负责人蒂莫西·派恩(Timothy Payne)表示,AFSPC“定期向美国宇航局提供未来10天的卫星运行预测,为避免碰撞提供帮助”,但他没有详细说明这些预测是如何做出的。

但杨安伯表示,她已经开发出一种新方法,不仅能更准确地预测轨道路径,还能预测未来数周的情况。她的解决方案已经获得了多个奖项。

神经网络

“高中二年级的时候,我开始了自己的研究。”杨安伯说。她考察了现有的追踪方法(基于地面和太空的传感器与雷达)以及预测方法,比如扩展卡尔曼滤波器,这种数学算法可追溯至阿波罗计划时期,杨安伯说,目前一些机构仍在使用它。(派恩确认,AFSPC并不在其中。)

这张特写照片展示了一小块轨道碎片给Solar Max卫星造成的损害。

到2016年时,杨安伯已经转向人工神经网络,这种计算系统旨在模拟人脑的学习过程。它们可以用于识别模式,比如太空碎片运行的模式。

搭配使用计算机建模软件和神经网络工具,杨安伯开始自己编写软件。她把各种物理定律输入其中,并改进了神经网络的参数。“对我来说,这是一种全新的体验。”她说,“我之前没有做过太多的编程工作。”

杨安伯把公众可在线访问的太空碎片坐标加到了自己的网络中(这些坐标可以在Space-Track上找到,而stuffin.space更为这个实时数据集创建了可视化模型)。2016年6月,杨安伯使用16天的历史数据,要求神经网络做出未来三天的预测。她表示,准确率达到了98%。

她提醒说,“随着你提前预测的天数增加,准确率肯定存在一个阈值限制。”但她也表示,自己的网络与其他方法相比并不逊色。而且,这个网络还在不断演进。

“人工智能的运行主要基于一条法则,即它可以再学习、再训练。”她补充道,“所以,我拥有的数据越多……预测就会越准确。”

自己开公司的大一学生

杨安伯带着自己的项目参加了多项竞赛。她已把研究成果在欧洲核子研究中心做了展示,参加了白宫举行的科技前沿大会,并且在TED大会的舞台上做了一场充满激情的演讲,对女性在STEM(科学、技术、工程、数学)领域面临的阻碍发表了深刻的洞见。

2017年,她入围了“再生元科学天才奖”决赛,还赢得了“英特尔基金会青年科学家奖”,以及5万美元奖金。同时,她开始在斯坦福大学读大一。

如今,杨安伯一边学习物理,一边运营着一家名为Seer Tracking的公司,该公司主要销售杨安伯所开发软件的版权。

“私人太空公司对我的东西表现出了很强的购买意愿。”杨安伯说,“那些从事太空发射业务的初创企业对我的产品非常感兴趣,因为它的成本非常低。”她还把自己的神经网络跟传感器和雷达做了比较。

杨安伯软件的截图,该软件可以通过一个人工神经网络来预测太空碎片的飞行路径。

“现在为我的软件标价还有点早。”杨安伯在一封后续电子邮件中表示,“不过,目前提供太空碎片地图服务的初创公司为每份软件授权收取的费用大约在75万-100万美元之间”,而且它们都没有使用人工神经网络。
 

她说,到目前为止,还没有一家政府太空机构跟她联系。对此,本文记者询问了AFSPC的想法:

派恩表示,“我们目前没有使用神经网络来预测轨道路径,但我们的确认为,在与卫星运行有关的其他领域,神经网络是值得仔细考虑和研究的。”

他还说,“尽管如此,一位这么年轻的科学家对卫星轨道预测产生兴趣,并且有能力去开发一个用于预测的神经网络,这一点我们觉得很了不起。”

对于未来,杨安伯说,她打算进一步提高软件的准确率,而且,她正在探索卷积神经网络和深度学习(“很多人认为,这是机器学习的下一股推力。”她说)。

那么,飞向太空的梦想以及她试图消除的灾难隐患呢?

“如果有机会,我仍然会去做。到目前为止,宇航员还没有遇到任何危险,但愿一直如此。”

太空碎片:小东西,大麻烦

大一学生杨安伯的太空碎片运行路径预测方法获得了多个奖项。为什么地球轨道上的这些小东西会造成如此大的问题?这份图集或许会给你答案。

在人类第一次飞离地球时,美国宇航局就已经意识到了太空碎片的问题。最近有一份报告指出,直径3毫米的碎片就“可能对人类航天飞行造成威胁”。上图摄于1960年8月,展示了一块2厘米的聚乙烯碎片以每秒近6公里的速度撞击铝靶所产生的效果,这是美国宇航局艾姆斯研究中心进行的撞击试验的一部分。

超速测试是调整航天器入轨工程的关键组成部分。欧洲航天局这张2009年的照片展示了一个约1.2厘米、1.7克重的铝球以每秒6.7公里的速度撞击18厘米厚铝块的效果。该机构称,这种撞击的压力和温度“超过了地球中心的压力和温度”。

这张2004年的照片展示了一个“吊环螺栓”,这是从太阳能阵列中脱离的约5厘米长的组件。除了废弃的火箭和停止工作的卫星之外,地球轨道上还运行着其他一些物体,包括一个价值10万美元的工具包以及《星际迷航》(Star Trek)制作人的骨灰。一些物体会很快脱离轨道,并在坠入地球时燃烧殆尽,而另一些则会继续绕地球飞行多年。如果这些物体跟卫星和空间站的轨道相交,便有可能对后者造成巨大危害。

这张特写照片展示了一小块轨道碎片给Solar Max卫星造成的损害。如今,国际空间站制定了一系列太空碎片预案,包括操纵空间站躲避碰撞,以及在可能发生重大碰撞时藏身到“联盟号”太空舱。

这些放大的照片展示了航天飞机窗户上的“坑点”。窗户玻璃的硬度非常高,但即便是像油漆碎屑那样小的碎片,也可能造成损坏。如今,国际空间站的圆顶观察窗使用的是四层玻璃,但仍然容易受到细小碎片的影响。

这张照片的顶部是1984年“挑战者”号航天飞机进行部署之前拍摄的长期暴露设施卫星。该卫星内置了很多实验设备,它在近地轨道一直运行到1990年。根据美国宇航局的“轨道碎片计划”,在回收这颗卫星后,分析人员数出它上面存在2万多处撞击痕迹。

这张照片来自美国宇航局的“轨道碎片计划”,其中展示了哈勃太空望远镜面板上的众多撞击点。美国国防部会对轨道上的数千个物体进行追踪,并可以在大碎片飞来前,对卫星的所有者发出预警。不过,美国的太空监控网络只追踪大小超过10厘米的物体,这意味着,那些较小的物体可能成为漏网之鱼,从而造成损坏。

2017年12月,美国宇航局公布了其太空碎片传感器的详细信息,这是国际空间站的一个新成员。这部传感器将在两到三年时间中,记录直径0.05-0.5毫米的太空碎片,并使用声学系统测量碎片的尺寸、速度、方向和密度。

随着近地轨道上的碎片越来越多,发生重大碰撞的可能性也越来越大。杨安伯的软件(如今属于她名下的公司Seer Tracking)使用人工神经网络来预测碎片的运行路径,并凭此斩获了多个奖项。她说,一些有意开展卫星发射业务的私人公司已经对她的产品表达出了兴趣。

 

w
wohensha
1 楼
好文章
b
bashfulx
2 楼
牛X不是吹的。 牛娃不是推的
P
Pinghu3
3 楼
可以成立一個太空垃圾回收中心
我是小留
4 楼
理论结合实践,很好
八戒.
5 楼
这是她的广告文章吧,哈哈哈。 太空碎片固然数量众多,但是分布在那么大的空间,被撞上的几率实际上是很小很小的,绝大多数能够撞上的微粒都是不致命的。花一百万买她一个软件还不如花一百万买保险呢,因为从几率来说保险更可靠。
老键
6 楼
赞。华人其实不乏创意,只要有宽松的环境,正当的激励机制,和对信息的充分获取。
看客678
7 楼
又一忽悠的。
M
MApatriot
8 楼
研究下太空有多大没有? 这些碎片撞上航空器几率有多大?
迷路兵
9 楼
好像过于吹嘘了
l
laocaige
10 楼
有目的地吹嘘
轻松轻松
11 楼
正儿八经的公司都没找她就说明问题了,九十年代人工智能热跟现在一样,什么都弄个时髦的神经网络,模糊逻辑挂着,直到钱烧光销声匿迹,现在又是新的一轮
换气扇
12 楼
可以成立一个太空垃圾收藏协会,高价卖给爱好者。 (发自我的文学城离线浏览器)
S
Sam大树
13 楼
但愿文学城里有人有闲钱可烧,资助她一下。 轻松轻松 发表评论于 2018-05-06 16:26:26 正儿八经的公司都没找她就说明问题了,九十年代人工智能热跟现在一样,什么都弄个时髦的神经网络,模糊逻辑挂着,直到钱烧光销声匿迹,现在又是新的一轮