DAYTONA BEACH / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Erforschung chaotischer Bewegungen im Weltraum könnte die Effizienz von Raumfahrtmissionen erheblich verbessern. Dr. David Canales von der Embry-Riddle Aeronautical University erhielt einen prestigeträchtigen NSF-Förderpreis in Höhe von 200.000 US-Dollar, um die Bewegungen von Raumfahrzeugen im cislunaren Raum zu untersuchen. Diese Forschung könnte die Treibstoffeffizienz und die Vorhersage von Flugbahnen signifikant verbessern.
Die Erforschung chaotischer Bewegungen im Weltraum hat das Potenzial, die Effizienz von Raumfahrtmissionen erheblich zu steigern. Dr. David Canales, Assistenzprofessor an der Embry-Riddle Aeronautical University, hat einen prestigeträchtigen Förderpreis der National Science Foundation in Höhe von 200.000 US-Dollar erhalten. Sein Forschungsfokus liegt auf der Verbesserung des Designs chaotischer Systeme, insbesondere der Bewegungen von Raumfahrzeugen im cislunaren Raum, wo die Gravitationskräfte von Erde und Mond auf die Raumfahrzeuge einwirken.
Canales vergleicht die Bedeutung dieser Forschung mit dem Verständnis von Meeresströmungen, das die Navigation verbessert. Ähnlich könnte das Entschlüsseln der Energielandschaft im Weltraum die Treibstoffeffizienz und die Vorhersage von Flugbahnen erheblich verbessern. Seur Gi Jo, Doktorand im Space Trajectories and Applications Research (STAR) Lab von Canales, erklärt, dass die Flugbahnen im cislunaren Raum chaotisches Verhalten zeigen, da die Gravitationskräfte von Erde und Mond zusammenwirken. Schon kleine Fehler oder Störungen in Position oder Geschwindigkeit können zu völlig unterschiedlichen Flugbahnen führen.
Derzeit basieren die Methoden zur Analyse und Gestaltung von Flugbahnen meist auf zweidimensionalen Darstellungen der Bewegungen von Raumfahrzeugen. Tatsächlich ist das Problem jedoch sechsdimensional, da es drei Dimensionen für die Position und drei für die Geschwindigkeit gibt. Die Entwicklung von Methoden, die mehrere Dimensionen gleichzeitig berücksichtigen können, würde einen weitaus effizienteren und integrierten Ansatz für das Design von Flugbahnen ermöglichen.
Um diese komplexen Daten zu visualisieren, setzt Canales auf Augmented Reality, die es Ingenieuren ermöglicht, in höherdimensionale Karten möglicher Raumfahrzeugbewegungen einzutauchen. Anstatt durch viele 2D-Diagramme zu blättern, könnten Ingenieure 3D-Blasen oder -Röhren möglicher Bewegungen sehen und in Echtzeit mit ihnen interagieren. Die Forschung nutzt auch eine Form der KI, bekannt als Reinforcement Learning, bei der die KI verschiedene Lösungen ausprobiert und Feedback erhält. Diese Methode wird durch Knotentheorie unterstützt, die Muster in der Verknüpfung von Schleifen untersucht, um der KI eine strukturelle Karte zu bieten.
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