El aprendizaje profundo predice la caída de satélites y cohetes
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Fuente original:phys.org
Puntos clave
- Los modelos de aprendizaje profundo calculan la resistencia atmosférica en desechos espaciales.
- Predecir las reentradas de satélites protege la seguridad en la Tierra.
- Naves espaciales antiguas siguen reingresando a nuestro planeta de forma descontrolada.
- Las redes neuronales superan a los modelos físicos tradicionales.
Modelos avanzados de inteligencia artificial se utilizan ahora para calcular la resistencia atmosférica, mejorando de forma notable la precisión al pronosticar cuándo y dónde naves espaciales abandonadas volverán a la atmósfera terrestre.
Tradicionalmente, seguir los últimos momentos de hardware espacial antiguo ha resultado sumamente difícil debido a la variabilidad atmosférica. Las redes neuronales modernas procesan grandes volúmenes de datos históricos para lograr una mayor exactitud.
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