IBM 宣布了两个新的开源项目，旨在解决日益严重的“太空垃圾”问题，并帮助初创企业构建卫星星座应用。
IBM 称，现如今，已有成千上万的人造空间物体 （ASO）在地球周围飞驰，且它们的数量还会与日俱增。这些物体可能很小，但它们以每秒约 8000 米的速度绕地球旋转。在这种速度下，即使是最微小的碎片，如果与卫星相撞，也会对卫星造成灾难性的损害，所以专家们需要知道这些反卫星物体的位置，以尽量避免任何碰撞。
为此，IBM 和德克萨斯大学奥斯汀分校的 Moriba Jah 博士合作了一个名为太空态势感知（Space Situational Awareness，SSA）的开源项目，旨在利用机器学习模型改进轨道预测。
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IBM 根据美国战略司令部的数据为该任务建立了两个模型，这些数据包含特定时间点每个 ASO 的开普勒轨道元素。第一个基于物理学的模型用于对地球引起的 ASOs 轨道中的扰动建模，而第二个机器学习模型已经过训练，可以预测第一个模型的预测中的错误。
然后，使用 USSTRATCOM 数据作为 ground truth，在基准物理模型的轨道预测上训练该模型，以预测其中的任何误差。IBM 说，这使得可以调整物理模型以考虑到预期的误差，并使它们更加准确。
此外，IBM 还开源了一个认知自主框架 KubeSat。该项目可用于创建和控制卫星群，并支持它们执行特定任务所需的额外软件；还可以对多卫星通信进行模拟和优化。
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该公司表示，他们开源 Kubesat 的目的是为了实现卫星群行业的民主化，希望帮助小型运营商甚至是初创企业利用空间技术。
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