A inteligência artificial pode prever quando destroços de satélites vão cair na Terra
A inteligência artificial pode ajudar a prever quando satélites e partes de foguetes cairão na Terra. Um estudo combina redes neurais e leis do movimento orbital para aprimorar as previsões de reentrada de objetos espaciais.
O número de objetos em órbita da Terra cresce com a expansão das atividades espaciais, impulsionada pelo lançamento de satélites. Além dos equipamentos em operação, esse tráfego gera lixo espacial, formado por satélites desativados e fragmentos de colisões. O acúmulo desses objetos aumenta o risco de colisões.
Satélites desativados e estágios de foguetes podem perder altitude gradualmente devido ao arrasto atmosférico, que atua mesmo nas regiões mais rarefeitas da atmosfera terrestre. Essa força retira energia da órbita e altera a trajetória do objeto até que ele reentre caindo em direção à superfície.
Um estudo apresenta um modelo que combina redes neurais artificiais e leis do movimento orbital para aprimorar a previsão da queda de objetos espaciais. Desenvolvida por pesquisadores da Indonésia, a abordagem usa inteligência artificial (IA) para estimar o arrasto atmosférico e calcular a trajetória orbital.
Aumento de satélites
O número de satélites em órbita da Terra cresceu muito com a expansão das constelações destinadas a telecomunicações, navegação e observação do planeta. O avanço de foguetes e a redução dos custos de lançamento também permitem colocar mais equipamentos no espaço em intervalos menores.
O lixo espacial inclui satélites desativados, estágios de foguetes abandonados e fragmentos produzidos por colisões ou explosões. Esses objetos podem permanecer em órbita durante anos ou décadas, dependendo da altitude, enquanto colisões podem fragmentá-los e gerar ainda mais detritos.
Por que satélites caem na Terra?
Satélites permanecem em órbita porque sua velocidade horizontal é suficiente para que acompanhem a curvatura da Terra. No entanto, em órbitas baixas, ainda existe uma pequena quantidade de atmosfera que produz arrasto sobre os objetos. Essa força dissipa energia orbital e reduz gradualmente a altitude.
À medida que a altitude diminui, o arrasto atmosférico tende a aumentar, acelerando a perda de energia e a descida do objeto. Durante a reentrada, a interação com a atmosfera provoca aquecimento intenso, e grande parte do material pode se desintegrar antes de alcançar o solo.
IA consegue ajudar a prever
O modelo de IA proposto combina as leis da Física com o aprendizado de máquina para prever a reentrada de satélites na atmosfera. A trajetória é calculada a partir das leis de Newton, considerando o arrasto atmosférico estimado por modelos que incorporam a atividade solar e geomagnética.
A rede é treinada com 11 anos de dados públicos de rastreamento orbital para aprender a evolução do coeficiente balístico de cada objeto. A simulação termina quando o objeto atinge 80 quilômetros de altitude e para a estimativa do horário previsto, os pesquisadores executam o modelo 100 vezes.
Testes reais
Os pesquisadores avaliaram o modelo comparando as previsões com os horários de reentrada de 3 objetos espaciais que já haviam caído na Terra. Para o satélite soviético Cosmos 482, a IA estimou a reentrada às 06h22 UTC, com incerteza de 11,4 minutos, enquanto a agência espacial russa informou às 06h24 UTC.
No caso do telescópio espacial NEOWISE, da NASA, o modelo previu a reentrada às 00h54 UTC de 2 de novembro de 2024, com margem de 7,8 minutos, e o horário oficial foi 00h49. O terceiro teste envolveu o foguete Long March 4B. O modelo estimou a reentrada para as 22h45 UTC com incerteza de 13,2 minutos, enquanto o horário real foi entre 22h33 e 22h36.
Referência da notícia
Andaristiyan et al. (2026). Future subsequent ballistic coefficient estimation using deep learning for uncontrolled reentry object prediction.