Freitag, April 19, 2024

Creating liberating content

Virtuelle Server – nicht...

Virtuelle private Server (VPS) werden zumeist mit großen Unternehmen in Verbindung gebracht. Aber...

Nährstoffmangel und Heißhunger: Was...

Wenn es um Ernährung und Gesundheit geht, kommuniziert unser Körper auf vielfältige Weise...

Wer ist Deven Schuller:...

Deven Schuller, eine Schlüsselfigur in der Finanzwelt, hat durch seine außergewöhnlichen Strategien, insbesondere...

Grüne Wende in Paderborn:...

In der heutigen Zeit ist Nachhaltigkeit mehr als nur ein Schlagwort; es ist...
StartWissenschaftEin tiefgreifendes Thema:...

Ein tiefgreifendes Thema: WVU-Ingenieure gehen auf Einschränkungen bei der Datenübertragung während der Weltraumforschung ein | WVU heute

Piyush Mehta von der WVU erhielt kürzlich einen Zuschuss in Höhe von 750.000 US-Dollar, um einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus für den Einsatz in NASA-Weltraummissionen zu entwickeln.
(NASA-Foto)

Ingenieure bei Universität von West Virginia helfen, eine der größten Beschränkungen der Weltraumforschung zu lösen – die Übertragung und den Empfang von Informationen zwischen einem Raumfahrzeug und der Bodenstation – dank eines Preises von 750.000 US-Dollar aus dem hart umkämpften NASA-Programm Established Program to Stimulate Competitive Research.

Sobald ein Raumschiff die Erdumlaufbahn verlässt und weiter in den Weltraum reist, wird die Datenübertragung schwieriger, Assistenzprofessor Piyush Mehta erklärt.

Wenn ein Rover Bilder der Marslandschaft an Wissenschaftler auf der Erde sendet, sendet er tatsächlich Daten. Diese Daten beruhen auf Radiowellen, einer Form von Licht, um die 241 Millionen Meilen zwischen dem Mars und unserem Planeten zurückzulegen.

„Die Reise der Informationen ist weit, und das Signal wird aus mehreren Gründen schwächer, von denen der wichtigste die Entfernung der Raumsonde von der Erde ist“, sagte Mehta, der leitende Forscher. „Um das Rauschen aus dem eingehenden Signal herauszufiltern, muss die Datenrate reduziert und von einer großen Antenne wie dem Deep Space Network der NASA gesammelt werden. Bei den meisten Missionen sind der wissenschaftliche Wert und der wissenschaftliche Nutzen durch die Datenmenge begrenzt, die gesammelt und zurückgegeben werden kann.“

Und diese Informationen sind mehr als nur Bilder aus dem Weltraum – alles von Messungen eines Satelliten beim Durchgang durch die Atmosphäre eines Planeten bis hin zu Aufzeichnungen von Klängen und Klängen, die über Signale zur Erde zurückgesendet werden.

„Diese Raumsonden haben auch ein begrenztes Budget für die Datenspeicherung, genau wie eine Festplatte“, sagt Mehta van de Statler College of Engineering and Mineral Resources, genannt. „Man möchte zum Beispiel nicht zu schnell zu viele Daten sammeln, um sie auf die Erde übertragen zu können. Alternativ möchten Sie genügend Onboard-Speicher, um all diese Daten zu speichern, bevor Sie sie übertragen können.“

Laut Mehta besteht eine Datenübertragungslösung darin, die gesammelten Daten zu nehmen und zu komprimieren, um ihre Größe zu reduzieren, ähnlich wie das Verkleinern einer großen Datei auf einem PC vor dem Senden in einer E-Mail; der Empfänger „entpackt“ oder dekomprimiert die Datei, um sie zu öffnen.

„Datenkomprimierung wird seit dem frühen Weltraumzeitalter bei NASA-Missionen verwendet“, sagte Mehta. „Mit der stetig verbesserten Sensorik werden jedoch immer höhere Anforderungen an Deep-Space-Kommunikationssysteme gestellt. Die Herausforderung besteht jetzt darin, die Algorithmen zu verbessern, um die Leistung dieser Komprimierung zu verbessern, ohne die nützlichsten und wichtigsten Informationen zu verlieren.“

Die Verbesserung der Algorithmen wird jedoch nicht so einfach sein wie das Komprimieren einer Datei für eine E-Mail, Mehta und Mitarbeiter Nasser Nasrabadi, Professor der Lane Fachbereich Informatik und Elektrotechnik, wird mit NASA Goddard und NASA IV&V zusammenarbeiten, um die verbesserten KI-basierten Algorithmen auf simulierten Raumfahrzeugsystemen unter Verwendung von Datensätzen aus verschiedenen Weltraummissionen zu entwickeln, zu testen, zu validieren und einzusetzen.

Mehta erklärte, dass man sich den Algorithmus als Blackbox vorstellen kann, bei der die Daten auf der einen Seite eingehen, die komprimierten Daten auf der anderen und der Algorithmus dazwischen liegt.

„Hinter dem Algorithmus steckt natürlich viel, aber die Idee ist, die Komprimierung der Daten so zu optimieren, dass der maximale Informationsgehalt erhalten bleibt und gleichzeitig die Größe der zu reisenden oder zu übertragenden Daten minimiert wird.“ sagte Mehta.

Die Technologie hat viele potenzielle Anwendungen, darunter das Versprechen, Erd- und Sonnenbeobachtungen zu unterstützen, die laufende Erforschung unserer Sonnensysteme und des Kosmos sowie die Verbesserung der Weltraumwettervorhersage.

„Ich bin besonders aufgeregt, denn wenn es uns gelingt, die Projektziele zu erreichen, können wir uns die meisten NASA-Weltraummissionen mit unserer Technologie ansehen, und das macht mich wirklich aufgeregt“, sagte Mehta.

-WVU-

am / 23-08-21

KONTAKT: Paige Nesbit
Statler College of Engineering and Mineral Resources
304-293-4135; [email protected]

Rufen Sie 1-855-WVU-NEWS an, um die neuesten Nachrichten und Informationen über die West Virginia University von WVUToday zu erhalten.

Folgen Sie @WVUT heute auf Twitter.

Continue reading

Dax schließt nach einer glänzenden Woche leicht im Minus – weshalb die 16.300 Punkte entscheidend sind

Düsseldorf Nach einer fulminanten Börsenwoche hat sich die Lage am deutschen Aktienmarkt vorerst beruhigt. Zum Handelsschluss lag der Leitindex Dax 0,2 Prozent tiefer bei 16.105 Punkten. Auf Wochensicht ergibt sich ein Gewinn von mehr als drei Prozent...

Enjoy exclusive access to all of our content

Get an online subscription and you can unlock any article you come across.