طلاب علوم الملاحة ببني سويف يطورون نظامًا لتجنب اصطدام الأقمار الصناعية

طور فريق بحثي من طلاب كلية علوم الملاحة وتكنولوجيا الفضاء ببني سويف نظام AI Vision للكمبيوتر لتجنب اصطدام الأقمار الصناعية من خلال اكتشاف الحطام الفضائي، يقضى بتزويد الأقمار الصناعية بقدرات للكشف عن الحطام الفضائي وتحليله في الوقت الفعلي، والذي يسهم وبشكل فعال في السلامة العامة واستدامة العمليات الفضائية.

وأوضح الدكتور أسامة شلبية عميد الكلية  أن النظام  شارك فيه 12 طالبا هم عبدالله رمضان عبدالشافي، أحمد ولاء عيد، محمد رجب، أحمد هاني، حسام الدين فاضل، بيشوي رودلف، احمد محمود محمد، إيمان عبدالغفور، آلاء وائل، بسمة مجدي،  إسراء ايمن، رقية صلاح.

ويرتكز على تطوير وتنفيذ نظام ذكاء اصطناعي للرؤية الحاسوبية يمكّن الأقمار الصناعية من اكتشاف الحطام الفضائي لتجنب الاصطدامات المحتملة. حيث يشكل اصطدام الأقمار الصناعية بالحطام الفضائي تهديدًا كبيرًا لاستدامة العمليات الفضائية.

طور الطلاب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، باستخدام صور الحطام الفضائي لتحديد مخاطر الاصطدام المحتملة وتتبعها بدقة لضمان الجدوى والكفاءة، وتحسين نظام الذكاء الاصطناعي للعمل على متن القمر الصناعي مع الحد الأدنى من الموارد الحسابية. حيث تضمنت منهجية المشروع جمع مجموعة بيانات شاملة لصور الحطام الفضائي، تشمل مجموعة واسعة من أنواع وأحجام الحطام، من خلال استخدام الشبكات العصبية التلافيفين (CNNs) ونقل تقنيات التعلم.

وتم دمج النظام الفرعي في نظام الأقمار الصناعية الحالي، مع التركيز على التوافق السلس والحد الأدنى من التأثير على عملياته الإجمالية، حيث أشارت النتائج إلي متوسط دقة كشف تزيد عن 95٪ لمختلف أحجام وأنواع الحطام، مما يتيح تقييم مخاطر الاصطدام في الوقت المناسب، وبذلك  نجح النظام الفرعي AI Vision الحاسوبي في توفير بيانات موثوقة لاتخاذ قرارات تجنب الاصطدام، وتمكين الأقمار الصناعية من ضبط مداراتها بشكل مستقل.