La inteligencia artificial puede predecir cuándo caerán a la Tierra restos de satélites

El número de objetos en la órbita de la Tierra crece con la expansión de las actividades espaciales, impulsada por el lanzamiento de satélites. Además de los equipos en funcionamiento, este tráfico genera basura espacial, compuesta por satélites desactivados y fragmentos de colisiones. La acumulación de estos objetos aumenta el riesgo de colisiones.

Los satélites y las etapas de cohetes inutilizados pueden perder altitud gradualmente debido a la resistencia atmosférica, que actúa incluso en las regiones más delgadas de la atmósfera terrestre. Esta fuerza quita energía de la órbita y cambia la trayectoria del objeto hasta que vuelve a entrar, cayendo hacia la superficie.

Un estudio presenta un modelo que combina redes neuronales artificiales y leyes del movimiento orbital para mejorar la predicción de la caída de objetos espaciales. Desarrollado por investigadores en Indonesia, el enfoque utiliza inteligencia artificial (IA) para estimar la resistencia atmosférica y calcular la trayectoria orbital.

Aumento de satélites

El número de satélites en la órbita de la Tierra ha crecido significativamente con la expansión de las constelaciones destinadas a las telecomunicaciones, la navegación y la observación del planeta. El avance de los cohetes y la reducción de los costes de lanzamiento también permiten colocar más equipos en el espacio a intervalos más cortos.

Los desechos espaciales incluyen satélites fuera de servicio, etapas de cohetes abandonadas y fragmentos producidos por colisiones o explosiones. Estos objetos pueden permanecer en órbita durante años o décadas, dependiendo de la altitud, mientras que las colisiones pueden fragmentarlos y generar aún más escombros.

¿Por qué caen los satélites a la Tierra?

Los satélites permanecen en órbita porque su velocidad horizontal es suficiente para seguir la curvatura de la Tierra. Sin embargo, en órbitas bajas todavía hay una pequeña cantidad de atmósfera que produce arrastre sobre los objetos. Esta fuerza disipa la energía orbital y reduce gradualmente la altitud.

A medida que la altitud disminuye, la resistencia atmosférica tiende a aumentar, acelerando la pérdida de energía y el descenso del objeto. Durante la reentrada, la interacción con la atmósfera provoca un calentamiento intenso, y gran parte del material puede desintegrarse antes de alcanzar el suelo.

La IA ayuda a realizar predicciones

El modelo de IA propuesto combina las leyes de la física con el aprendizaje automático para predecir la reentrada de satélites en la atmósfera. La trayectoria se calcula a partir de las leyes de Newton, considerando la resistencia atmosférica estimada mediante modelos que incorporan la actividad solar y geomagnética.

La red se entrena con 11 años de datos públicos de seguimiento orbital para aprender la evolución del coeficiente balístico de cada objeto. La simulación finaliza cuando el objeto alcanza los 80 kilómetros de altitud y, para estimar el momento previsto, los investigadores ejecutan el modelo 100 veces.

Pruebas reales

Los investigadores evaluaron el modelo comparando las predicciones con los momentos de reentrada de tres objetos espaciales que ya habían caído a la Tierra. En el caso del satélite soviético Cosmos 482, la IA estimó la reentrada a las 06:22 UTC, con una incertidumbre de 11,4 minutos, mientras que la agencia espacial rusa informó que ocurrió a las 06:24 UTC.

En el caso del telescopio espacial NEOWISE, de la NASA, el modelo predijo la reentrada a las 00:54 UTC del 2 de noviembre de 2024, con un margen de 7,8 minutos, mientras que la hora oficial fue las 00:49. La tercera prueba involucró al cohete Long March 4B. El modelo estimó la reentrada para las 22:45 UTC con una incertidumbre de 13,2 minutos, en tanto que la hora real se situó entre las 22:33 y las 22:36.