НЕЙРОСЕТИ В ОПТИКЕ: РЕВОЛЮЦИЯ В НАВЕДЕНИИ И СТАБИЛИЗАЦИИ ОТ КОСМОСА ДО АТМОСФЕРЫ

NEURAL NETWORKS IN OPTICS: REVOLUTIONIZING TARGETING AND STABILIZATION FROM SPACE TO THE ATMOSPHERE

Alexander Kovalenko

Candidate of Technical Sciences, University teacher, Military Academy of Aerospace Defense named after Marshal of the Soviet Union G.K. Zhukov, Russia, Tver

Ruslan Tashenov

Nikita Grigorov

Ilya Zaitsev

Аннотация. Статья посвящена применению искусственных нейронных сетей (ИНС) для решения критических задач точного наведения и стабилизации в оптических системах. Рассматриваются вызовы, характерные для космического и атмосферного пространства: микровибрации, турбулентность и динамические цели. Показано, как нейросети, благодаря способности к прогнозированию и адаптации, преодолевают ограничения классических систем управления. Описаны конкретные применения технологии в адаптивной оптике телескопов, лазерной связи и стабилизации изображения, раскрывающие её ключевые преимущества в скорости, точности и робастности.

Abstract. The article focuses on the application of artificial neural networks (ANNs) to solve critical problems of precise guidance and stabilization in optical systems. It addresses the challenges specific to space and atmospheric environments, such as micro-vibrations, turbulence, and dynamic targets. The article demonstrates how ANNs, with their ability to predict and adapt, can overcome the limitations of traditional control systems. It also explores specific applications of ANNs in adaptive optics for telescopes, laser communication, and image stabilization, highlighting their key advantages in terms of speed, accuracy, and robustness.

Keywords: neural networks, artificial intelligence, optical heads, the future, and prospects.

В области точной оптики, будь то космические телескопы, лазерные системы связи или системы наблюдения, две задачи остаются критически важными: точное наведение и стабилизация луча или изображения. Традиционные системы управления, основанные на классических алгоритмах, часто сталкиваются с ограничениями при работе в условиях динамических помех, вибраций и атмосферных искажений. На помощь приходят искусственные нейронные сети (ИНС), открывая новую эру интеллектуальной адаптивной оптики и прецизионного управления.

Рисунок 1. Иллюстрация

В космосе:

• Микровибрации космических аппаратов: Гиродины, двигатели ориентации и развертывающиеся механизмы создают низкочастотные колебания, которые сказываются на качестве изображения телескопов и точности лазерной коммуникации.
• Термоупругие деформации: Перепады температур вызывают микроскопические, но значимые для оптики изменения геометрии конструкций.
• Требования к точности: Для задач вроде лазерной связи между спутниками (например, проекта Starlink) или с Землёй угловая точность наведения должна исчисляться микрорадианами.

В атмосфере:

• Атмосферная турбулентность: Неоднородности температуры и давления воздуха вызывают флуктуации показателя преломления, ведущие к дрожанию и размытию изображения ("марево").
• Ветровые нагрузки и вибрации платформы: Для наземных телескопов или систем, установленных на летательных аппаратах и дронах.
• Динамические цели: Следование за быстро движущимся объектом (спутником, самолётом) требует предсказания его траектории.

Классические системы с фиксированными параметрами часто не успевают адаптироваться к таким быстро меняющимся нелинейным помехам.

Как нейросети решают эти задачи?

Нейросети, особенно рекуррентные (RNN, LSTM) и сверточные (CNN), обладают ключевыми преимуществами:

1. Непрерывная адаптация и прогнозирование. ИНС могут обучаться на лету, анализируя в реальном времени данные с датчиков (гироскопов, акселерометров) и самой оптической системы (камеры волнового фронта). Они предсказывают будущее состояние помехи и компенсируют её с упреждением, а не реагируют на уже случившееся искажение.

2. Работа с нелинейными искажениями. Атмосферная турбулентность и сложные вибрации — это по своей природе нелинейные процессы. Нейросети исключительно хорошо справляются с аппроксимацией нелинейных зависимостей, где классические линейные контроллеры (например, PID) достигают своего потолка.

3. Прямое управление без сложных вычислений. В адаптивной оптике традиционно требуется сложное и ресурсоёмкое вычисление волнового фронта и последующее управление деформируемым зеркалом. Нейросеть может, минуя промежуточные вычисления, напрямую по данным с сенсора выдавать управляющие сигналы на исполнительные механизмы, значительно ускоряя весь процесс.

Конкретные применения:

1. Атмосферная адаптивная оптика для наземных телескопов.

• Задача: Компенсация атмосферных искажений в реальном времени для получения четких изображений звёзд и планет.
• Решение: CNN анализирует "пятно" искажённого света от опорной звезды на камере волнового фронта. Нейросеть, обученная на огромных наборах данных по турбулентности, мгновенно определяет параметры искажений и формирует управляющий сигнал для деформируемого зеркала. Это позволяет обойтись без более медленных математических реконструкций волнового фронта.

2. Лазерная связь "спутник-спутник" и "спутник-Земля".

Задача: Удержать узкий лазерный луч на приемной апертуре другого спутника, движущегося с относительной скоростью в тысячи км/ч, или на наземной станции, "смотря" сквозь турбулентную атмосферу.

• Решение: Система использует гироскопы и быстрые камеры слежения. Нейросеть (часто LSTM, способная запоминать предыдущие состояния) анализирует историю вибраций и движения цели, прогнозируя её положение на несколько миллисекунд вперёд. Это позволяет системе наведения постоянно "опережать" цель, компенсируя задержки в механической системе и распространении сигнала.

3. Стабилизация изображения в аэрокосмических системах.

Задача: Получить четкое изображение с борта беспилотника, самолета или низкоорбитального спутника, несмотря на вибрации платформы.

• Решение: Здесь нейросеть работает в паре с системой быстрых зеркал или жидких линз. На основе данных акселерометров и самого изображения ИНС учится отличать полезный сигнал (движение цели) от вредного (дрожание камеры) и компенсирует именно дрожание, стабилизируя картинку. Это цифровая и оптическая стабилизация нового поколения.

4. Межобъектная связь в атмосфере (например, дрон-дрон или база-дрон).

• Задача: Обеспечить устойчивый лазерный канал связи между двумя подвижными объектами в турбулентной атмосфере.
• Решение: Комбинированная система. Нейросеть отвечает как за грубое наведение по данным GPS и инерциальной навигации, так и за точное слежение и стабилизацию луча, используя информацию с приемного модуля о мощности принятого сигнала для обратной связи и тонкой подстройки.

Ключевые преимущества нейрооптики:

• Скорость: Сокращение задержки в контуре управления.
• Точность: Снижение ошибки наведения до теоретического предела.
• Робастность: Устойчивость к изменяющимся условиям и шумам.
• Энергоэффективность: Оптимизированное управление приводит к меньшим затратам энергии исполнительными механизмами.

Использование нейросетей в оптических системах наведения и стабилизации — это не просто эволюция, а настоящая революция. [3] Они превращают пассивные оптические системы в интеллектуальные, самообучающиеся и адаптивные комплексы, способные "прогнуть под себя" сложнейшие условия как в вакууме космоса, так и в турбулентной атмосфере. Это открывает дорогу для новых технологий — от сверхчетких космических телескопов, ищущих новые земли, до глобальных сетей лазерной связи, которые станут основой будущего интернета.