هي وهما
الخميس 6 أغسطس 2026 05:18 صـ 21 صفر 1448 هـ
هي وهما رئيس مجلس الإدارةأميرة عبيد
وزير الخارجية السعودي: القدس تتعرض لانتهاكات إسرائيلية تستهدف تغيير الوضع التاريخي والقانوني القائم وزيرة الخارجية الفلسطينية: القدس بحاجة إلى خطة إنقاذ جماعية جامعة الدول: الاحتلال يسعى إلى تغيير الوضع التاريخي والقانوني والديموجرافي في القدس وزير الخارجية يشارك في اجتماع آلية التعاون الثلاثي بين مصر والأردن والعراق رئيس المحكمة الدستورية يطالب بأهمية تمكين وترسيخ حقوق المرأه في الدستور غدًا.. الجامعة المصرية للتعلم الإلكتروني الأهلية تشارك في معرض”يونس إيجيبت” وزير العمل: مطروح بوابة مصر الغربية ونموذج واعد للتنمية ولادة قيصرية ناجحة لـ 3 توائم بمستشفى بولاق الدكرور النموذجي السيسي يستقبل ملك البحرين ويبحث التعاون بين البلدين و مستجدات القضايا الإقليمية والدولية اليوم وزير الخارجية يلتقي نظيره العراقي على هامش الاجتماع الوزاري حول القدس في عمّان مصر للطيران تستأنف رحلاتها المباشرة بين القاهرة وبورتسودان وزير الكهرباء يتابع خطة التشغيل لتأمين الشبكة الموحدة وضمان استقرار التغذية الكهربائية

ملفات

ابتكار شبكة عصبية تبحث عن جسيمات متناهية الصغر في النفايات الفضائية

وجد علماء الفلك والرياضيات الأوروبيون أنه يمكن استخدام خوارزميات الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور الرادارية والبحث عن جسيمات صغيرة وغير واضحة من النفايات الفضائية.

ونشر العلماء نتائج الدراسة في المجلة العلمية IET Radar Sonar & Navigation.

وقالت فريديريكا ماسيمي الباحثة في جامعة "روما – تري" الإيطالية إن طرق الرؤية الحاسوبية لن تسمح في المستقبل بمراقبة النفايات الفضائية الصغيرة الحجم فحسب بل وستزيد إلى حد بعيد من فاعلية مكافحة هذا الخطر. وأضافت قائلة "إن تلك الطرق ستساعدنا على تتبع أجسام دقيقة متناهية الصغر لا يمكن تسجيلها بطرق أخرى".

وتوصل العلماء إلى هذا الاستنتاج في إطار تجربة حاولوا خلالها الاستفادة من الشبكات العصبية الموجودة المستخدمة في أنظمة الرؤية الحاسوبية بغية تحليل البيانات التي يجعها رادار TIRA الأوروبي.

و TIRA عبارة عن "صحن لاسلكي" بقطر 47 مارا يرصد الفضاء القريب في مدار الأرض المنخفض ويلتقط صوره، ستستخدم لاحقا للبحث عن النفايات الفضائية.

وتساءل العلماء هل يمكن استبدال الخوازميات التي تم تطويرها لتحليل صور يلتقطها رادار TIRA بالشبكات العصبية من أسرة YOLO التي غالبا ما تستخدم للبحث عن أجسام متحركة على الصور الفوتوغرافية.

وقام العلماء بتدريب شبكتي YOLOv5 وYOLOv8 العصبيتين على تحليل 3000 صورة للفضاء القريب، ثم تأكدوا من دقة عملهما باستخدام 600 صورة رادارية احتوت على كمية محدودة من النفايات الفضائية الصغيرة الحجم.

وأظهر الفحص أن كلا الشبكتين العصبيتين حددتا بنجاح ما بين 85% إلى 97% من جزيئات النفايات الفضائية التي يبلغ طولها 1 سم أو أكثر، وفي الوقت نفسه لوحظ في عملهما عدد ضئيل من النتائج الإيجابية الكاذبة. وقد تفوقتا في هذا المجال إلى حد بعيد على الخوارزميات المتخصصة المصممة لتحليل البيانات الواردة من رادار TIRA.

ويعتبر الباحثون أنه يمكن اعتبار نتائج التجربة هذه على أنها في مصلحة استخدام أنظمة الرؤية الحاسوبية عند وضع خريطة النفايات الفضائية في مدار الأرض المنخفض، وكذلك لتتبع تحركاتها في الوقت الفعلي (أونلاين). وسيسمح ذلك بالحد من احتمالات اصطدام الأجهزة الفضائية بالنفايات الفضائية.