تحمل أنشطة المركبات الفضائية داخل الفضاء بين الأرض والقمر أهمية كبيرة لتطور التكنولوجيا واستكشاف الفضاء، إلا أن تصميم مداراتها وصيانتها يواجه تحديات حسابية هائلة. نجح باحثو مختبر لورانس ليفرمور الوطني في استخدام موارد الحوسبة الفائقة لمحاكاة ونشر مليون مدار قريب من الأرض، وقد نشرت النتائج في Research Notes of the AAS.

اعتمد الفريق على حزمة برمجيات Python الخاصة بإدراك الوضع الفضائي التي طوروها بأنفسهم، مستخدمين بيانات وكود مفتوح المصدر لإجراء محاكاة واسعة النطاق للمدارات. وأوضح مؤلف البرمجية، العالم في LLNL ترافيس ييغر، خصائص الطريقة قائلًا: «الأمر الأساسي هو أننا لا نفترض أي نوع معين من المدارات التي نريدها. نحاول أن نتظاهر بأننا لا نعرف شيئًا عن هذا الفضاء». تعتمد المحاكاة على خطوات زمنية منفصلة، مع مراعاة التفاعلات المتعددة الأجسام بما في ذلك جاذبية الأرض والقمر والشمس والضغط الإشعاعي، وهذه الأنظمة المعقدة لا تقبل حلولًا تحليلية دقيقة.

أدرجت المحاكاة التوزيع غير المنتظم للكتل داخل الأرض والقمر. واستشهد ييغر بنظام GPS قائلًا: «لو لم نأخذ بعين الاعتبار الهيكل الكتلي داخل الأرض عند تصميم أقمار GPS، لما استطعنا تحقيق دقة مترية في تحديد المواقع. بل لن تعرف حتى في أي طريق تسير». بلغ إجمالي الوقت الحسابي لتوليد مليون مدار تدوم حتى ست سنوات مليون وستمائة ألف ساعة CPU. واستخدم الفريق الحواسيب الفائقة Quartz وRuby في مختبر لورانس ليفرمور، فأكملوا المحاكاة كلها في ثلاثة أيام فقط. وأكد المؤلف الآخر دانفيل هيغنز ميزة الكود: «الأمر الممتع في كودنا أنه قابل للتوازي، بخلاف الكود التجاري الآخر. يمكننا توزيع المهام على عقد مختلفة».

من بين المدارات المولدة، بقيت 54% مستقرة لأكثر من عام، ووصلت 9.7% إلى ست سنوات. وأشار هيغنز من منظور علم البيانات إلى قيمة المجموعة: «من منظور علم البيانات، هذه مجموعة بيانات مثيرة للغاية. مع مليون مدار، يمكن تطبيق التعلم الآلي لتحليلات غنية جدًا: التنبؤ بعمر المدار، أو استقراره، أو الكشف عن الشذوذ». ستساعد هذه البيانات في تحديد المناطق الحرجة لحركة المرور الفضائية، ودعم تخطيط المدارات وإدراك الوضع الفضائي. وقد أصدر الفريق البرمجية في Journal of Open Source Software وأتاح جميع البيانات لتعزيز التعاون البحثي.