স্পেস ট্রাফিক ব্যবস্থাপনা

সম্ভাবনা আপনি ইতিমধ্যেই আজ স্যাটেলাইট ব্যবহার করেছেন. স্যাটেলাইট আমাদের প্রিয় শো স্ট্রিম করতে, বন্ধুকে কল করতে এবং টেক্সট করতে, আবহাওয়া এবং নেভিগেশন অ্যাপগুলি পরীক্ষা করতে এবং একটি অনলাইন কেনাকাটা করতে দেয়৷ স্যাটেলাইট পৃথিবীর জলবায়ু, কৃষি ফসলের পরিমাণ, বন্যপ্রাণীর আবাসস্থল এবং প্রাকৃতিক দুর্যোগের প্রভাবও পর্যবেক্ষণ করে।

যেহেতু আমরা তাদের জন্য আরও ব্যবহার খুঁজে পেয়েছি, স্যাটেলাইটগুলি সংখ্যায় বিস্ফোরিত হয়েছে। আজ, 10,000 টিরও বেশি উপগ্রহ পৃথিবীর নিম্ন কক্ষপথে কাজ করছে। আরও 5,000 ডিকমিশনড স্যাটেলাইট এই এলাকায় প্রবাহিত হচ্ছে, সাথে 100 মিলিয়নেরও বেশি ধ্বংসাবশেষ যার মধ্যে রকেটের খরচ থেকে শুরু করে মহাকাশযানের পেইন্ট স্প্লটস পর্যন্ত সবকিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এমআইটি-র রিচার্ড লিনারেসের জন্য, স্যাটেলাইটের উচ্চ-গতির বেলুনিং চাপের প্রশ্ন উত্থাপন করে: মহাকাশে ক্রমবর্ধমান যানজট এবং যানজট কীভাবে আমরা নিরাপদে পরিচালনা করতে পারি? এবং কোন মুহুর্তে আমরা কক্ষপথের ক্ষমতায় পৌঁছব, যেখানে আরও উপগ্রহ যোগ করা টেকসই নয় এবং আমরা যে মহাকাশযান এবং পরিষেবাগুলির উপর নির্ভর করি তা আসলে ক্ষতি করতে পারে?

“এটি একটি বিবেচনা যা সমাজকে তৈরি করা দরকার, অতিরিক্ত উপগ্রহ উৎক্ষেপণের মাধ্যমে আমরা কী মূল্য লাভ করি,” বলেছেন লিনারেস, যিনি সম্প্রতি এমআইটি-এর অ্যারোনটিক্স অ্যান্ড অ্যাস্ট্রোনটিক্স বিভাগে (অ্যারোঅ্যাস্ট্রো) একজন সহযোগী অধ্যাপক হিসাবে কাজ করেছেন৷ “আমরা যা করার চেষ্টা করছি তার মধ্যে একটি হল ট্রাফিক ব্যবস্থাপনা এবং ট্র্যাক ক্ষমতার এই প্রশ্নগুলিকে ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা।”

লিনারেস MIT Astrodynamics, Space Robotics and Controls Lab (ARCLab), একটি গবেষণা গোষ্ঠীর নেতৃত্ব দেয় যা পৃথিবীর চারপাশে কক্ষপথে লক্ষ লক্ষ বস্তুকে ট্র্যাক ও পরিচালনা করতে সাহায্য করার জন্য অ্যাস্ট্রোডাইনামিকস (ঘূর্ণায়মান বস্তুর গতি এবং গতিপথ) প্রয়োগ করে। অপারেটররা মহাকাশে স্যাটেলাইটগুলির বৃহৎ “মেগা-নক্ষত্রপুঞ্জ” উৎক্ষেপণ করার সময় মহাকাশ যানবাহন এবং ধ্বংসাবশেষ কীভাবে পরিবর্তিত হবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য গ্রুপটি সরঞ্জামগুলিও বিকাশ করছে।

এটি উপগ্রহগুলিতে মহাকাশ আবহাওয়ার প্রভাবগুলিও পরীক্ষা করে, সেইসাথে পৃথিবীতে জলবায়ু পরিবর্তন কীভাবে মহাকাশে নিরাপদে প্রদক্ষিণ করতে পারে এমন উপগ্রহের সংখ্যা সীমিত করতে পারে। এবং একটি ব্যস্ত পরিবেশে নেভিগেট করার জন্য স্যাটেলাইটগুলিকে আরও স্মার্ট এবং দ্রুততর হতে হবে এই প্রত্যাশায়, Linares স্যাটেলাইটগুলিকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে শিখতে এবং পরিবর্তিত অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে এবং বোর্ডে সমস্যাগুলি সমাধান করতে সাহায্য করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অন্বেষণ করছে৷

“আমাদের গবেষণা বেশ বৈচিত্র্যময়,” লিনারেস বলেছেন। “কিন্তু সামগ্রিকভাবে, আমরা এই সমস্ত অর্থনৈতিক সুযোগগুলিকে সক্ষম করতে চাই যা স্যাটেলাইট আমাদের দেয়। এবং আমরা ইঞ্জিনিয়ারিং সমাধান খুঁজে পাই যা এটি সক্ষম করবে।”

গ্রাউন্ডিং ব্যবহারিক সমস্যা

লিনারেস নিউ ইয়র্কের ইয়ঙ্কার্সে জন্মগ্রহণ করেন এবং বেড়ে ওঠেন। তার বাবা-মা দুজনেই তাদের সন্তানদের ভরণপোষণের জন্য স্কুল বাস ড্রাইভার হিসেবে কাজ করতেন, লিনারেস ছিলেন ছয়জনের মধ্যে সবচেয়ে ছোট। তিনি একজন সক্রিয় শিশু ছিলেন এবং খেলাধুলা পছন্দ করতেন, উচ্চ বিদ্যালয় জুড়ে ফুটবল খেলতেন।

লিনারেস বলেছেন, “খেলাধুলা ছিল মনোনিবেশ এবং সংগঠিত থাকার এবং একটি কাজের নীতি বিকাশের একটি উপায়।” “এটি আমাকে কঠোর পরিশ্রম করতে শিখিয়েছে।”

যখন তিনি কলেজগুলিতে আবেদন করেন, তার কিছু সতীর্থদের মতো বিভাগ I স্কুলকে লক্ষ্য করার পরিবর্তে, লিনারেস বিজ্ঞানে, বিশেষ করে মহাকাশে শক্তিশালী প্রোগ্রামগুলির সন্ধান করেছিলেন। বড় হয়ে তিনি কার্ল সাগানের কসমস ডকুমেন্টারি সিরিজ দেখে মুগ্ধ হয়েছিলেন। এবং ম্যানহাটনের কাছাকাছি হওয়ায়, তিনি কেন্দ্রের নিমজ্জিত মহাকাশের অনুমান এবং এটি অন্বেষণ করার জন্য ব্যবহৃত প্রযুক্তিগুলি দেখতে হেডেন প্ল্যানেটেরিয়ামে নিয়মিত ভ্রমণ করেছিলেন।

“বিজ্ঞানের প্রতি আমার আগ্রহ মহাবিশ্ব থেকে এসেছে এবং এতে আমাদের অবস্থান বোঝার চেষ্টা করছি,” লিনারেস স্মরণ করেন।

বাড়ির কাছাকাছি থাকার সিদ্ধান্ত নিয়ে, তিনি শক্তিশালী অ্যারোনটিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ সহ রাজ্যের স্কুলগুলিতে আবেদন করেছিলেন এবং আনন্দের সাথে স্টেট ইউনিভার্সিটি অফ নিউ ইয়র্ক এট বাফেলো (SUNY Buffalo) এ অবতরণ করেছিলেন, যেখানে তিনি শেষ পর্যন্ত তার স্নাতক, স্নাতকোত্তর এবং ডক্টরেট অর্জন করবেন, সবই অ্যারোস্পেস ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে।

একজন স্নাতক হিসাবে, লিনারেস জ্যোতির্গতিবিদ্যায় একটি গবেষণা প্রকল্প হাতে নিয়েছিলেন, কীভাবে একটি কাঠামোর মধ্য দিয়ে উড়ন্ত উপগ্রহের আপেক্ষিক দিক নির্ধারণ করা যায় সেই সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করেছিলেন।

“ফর্মেশন ফ্লাইট 2000 এর দশকের গোড়ার দিকে একটি বড় সমস্যা ছিল,” লিনারেস বলেছেন। “আমি জড়িত গণিতের স্বাদ পছন্দ করেছি, যা আমাকে সমাধানের দিকে আরও গভীরে যেতে দেয়।”

তিনি গণিতটি একত্রিত করে দেখান যে যখন তিনটি উপগ্রহ একসাথে উড়ে যায়, তখন তারা মূলত একটি ত্রিভুজ গঠন করে, যার কোণগুলি গণনা করা যেতে পারে যেখানে প্রতিটি উপগ্রহ অন্য দুটির তুলনায় কোন মুহূর্তে আপেক্ষিক। স্যাটেলাইটকে নিরাপদে একসঙ্গে উড়তে দেওয়ার জন্য তার কাজ একটি নতুন নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি চালু করেছে। গবেষণাটি মার্কিন বিমান বাহিনীর কাছে সরাসরি আবেদন করেছিল, যা এই কাজের পৃষ্ঠপোষকতায় সাহায্য করেছিল।

গবেষণাটিকে মাস্টার্স থিসিসে প্রসারিত করে, লিনারেস স্যাটেলাইট ট্র্যাকিং এবং ওরিয়েন্টেশনে সরাসরি বিমান বাহিনীর সাথে কাজ করার সুযোগের সদ্ব্যবহার করেছেন। তিনি ইউএস এয়ার ফোর্স রিসার্চ ল্যাবরেটরিতে দুটি কাজ করেছেন, একটি নিউ মেক্সিকোর আলবুকার্কের কার্টল্যান্ড এয়ার ফোর্স বেসে এবং অন্যটি হাওয়াইয়ের মাউইতে।

লিনারেস বলেছেন, “সেই দিনগুলিতে বিমান বাহিনীর সাথে সহযোগিতা করার ক্ষমতাটি প্রায়োগিক সমস্যাগুলির গবেষণাকে ভিত্তি করে দিয়েছে।”

তার পিএইচডি করার জন্য, তিনি “অসমন্বিত ট্র্যাজেক্টোরিজ” এর আরেকটি ব্যবহারিক সমস্যার দিকে ফিরে যান। সেই সময়ে, বিমান বাহিনী মহাকাশে 20,000 টিরও বেশি বস্তু পর্যবেক্ষণ করার জন্য টেলিস্কোপের একটি নেটওয়ার্ক পরিচালনা করেছিল, যা তারা সময়ের সাথে সাথে বস্তুগুলিকে ট্র্যাক করতে সহায়তা করার জন্য ট্যাগ এবং ক্যাটালগ করার জন্য কাজ করেছিল। কিন্তু বস্তু শনাক্ত করা তুলনামূলকভাবে সহজবোধ্য হলেও, ক্যাটালগে ইতিমধ্যে যা ছিল তার সাথে একটি চিহ্নিত বস্তুর সাথে মিলে যাওয়া চ্যালেঞ্জটি এসেছিল। অন্য কথায়, তারা কি এমন কিছু দেখেছিল যা তারা ইতিমধ্যে দেখেছিল?

লিনারেস বস্তুর মূল বৈশিষ্ট্য যেমন তাদের আকৃতি এবং অভিযোজন শনাক্ত করার জন্য ইমেজ বিশ্লেষণের কৌশল তৈরি করেছিলেন, যা বিমান বাহিনীর “আঙুলের ছাপ” উপগ্রহ এবং স্থানের ধ্বংসাবশেষের টুকরোকে সাহায্য করেছিল এবং সময়ের সাথে সাথে তাদের কার্যকলাপ – এবং সম্ভাব্য সংঘর্ষগুলি – ট্র্যাক করতে সাহায্য করেছিল৷

পিএইচডি শেষ করার পর, লিনারেস লস আলামোস ন্যাশনাল ল্যাবরেটরি এবং ইউএস নেভাল অবজারভেটরিতে পোস্টডক্টরাল ফেলো হিসেবে কাজ করেন। সেই সময়ে, তিনি তার বায়ু এবং মহাকাশের কাজকে মহাকাশের আবহাওয়া সহ অন্যান্য ক্ষেত্রে প্রসারিত করেছিলেন, কিভাবে পৃথিবীর আয়নোস্ফিয়ার — সৌর বিকিরণ দ্বারা আয়নিত বায়ুমণ্ডলের উপরের স্তর — স্যাটেলাইট ড্র্যাগকে প্রভাবিত করে তা মডেল করার জন্য উপগ্রহ পরিমাপ ব্যবহার করে৷

এরপর তিনি মিনিয়াপলিসের মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয়ের অ্যারোস্পেস ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সহকারী অধ্যাপক হিসেবে একটি পদ গ্রহণ করেন। পরের তিন বছর ধরে, তিনি মহাকাশের আবহাওয়ার মডেলিং, মহাকাশে অবজেক্ট ট্র্যাকিং এবং ঝাঁকে ঝাঁকে উড়তে উপগ্রহের সমন্বয় সাধনে তার গবেষণা চালিয়ে যান।

একটি জায়গা তৈরি করা হচ্ছে

2018 সালে, লিনারেস MIT-তে চলে যান।

লিনারেস বলেন, “মানুষ এবং এখানে যে কাজটি করা হয়েছিল তার ইতিহাসের প্রতি আমার অনেক শ্রদ্ধা ছিল,” বলেছেন লিনারেস, যিনি বিশেষ করে কিংবদন্তি চার্লস স্টার্ক “ডক” ড্রেপার দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিলেন, যিনি 1940-এর দশকে প্রথম জড়তা নির্দেশিকা ব্যবস্থা তৈরি করেছিলেন যা বিমান, সাবমেরিন, উপগ্রহ এবং মহাকাশের জন্য স্ব-নেভিগেশন সক্ষম করবে৷ “এটি মূলত আমার ক্ষেত্র ছিল, এবং আমি জানতাম যে MIT আমার কর্মজীবন চালিয়ে যাওয়ার সেরা জায়গা।”

AeroAstro-এর একজন জুনিয়র ফ্যাকাল্টি মেম্বার হিসেবে, Linares একটি উদীয়মান চ্যালেঞ্জ: মহাকাশে স্থায়িত্বের দিকে মনোনিবেশ করে তার প্রথম বছরগুলো কাটিয়েছেন। প্রায় একই সময়ে, স্পেসএক্সের স্টারলিঙ্কের সাথে প্রথম স্যাটেলাইট নক্ষত্রপুঞ্জকে নিম্ন কক্ষপথে চালু করা হয়েছিল, যার লক্ষ্য কয়েক হাজার সমন্বয়কারী উপগ্রহের একটি বিশাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে বিশ্বব্যাপী ইন্টারনেট কভারেজ প্রদান করা। এতগুলি স্যাটেলাইট উৎক্ষেপণ, কক্ষপথে যা ইতিমধ্যে অন্যান্য সক্রিয় এবং নিষ্ক্রিয় উপগ্রহগুলিকে ধরে রেখেছে, লক্ষ লক্ষ টুকরো মহাকাশ ধ্বংসাবশেষ সহ, কীভাবে নিরাপদে স্যাটেলাইট ট্র্যাফিক পরিচালনা করা যায় এবং একটি কক্ষপথ কতটা ট্র্যাফিক ধরে রাখতে পারে সে সম্পর্কে প্রশ্ন তুলেছে।

“কোন স্তরে আমরা একটি টিপিং পয়েন্টে পৌঁছাতে পারি, যেখানে নির্দিষ্ট কক্ষপথে আমাদের অনেক বেশি উপগ্রহ আছে?” লিনারেস বলেছেন। “সে সময় এটি একটি পরিচিত সমস্যা ছিল, কিন্তু অনেক সমাধান ছিল না।”

লিনারেসের গোষ্ঠী জ্যোতির্গতিবিদ্যা, এবং বস্তুগুলি কীভাবে মহাকাশের মধ্য দিয়ে চলে তার পদার্থবিজ্ঞানের একটি বোঝা প্রয়োগ করে, উপগ্রহগুলিকে কক্ষপথের “শেল” বা পাথগুলি যেগুলি সংঘর্ষ এড়াতে পারে তার মধ্যে প্যাক করার সর্বোত্তম উপায় বের করতে। তারা একটি অত্যাধুনিক অরবিটাল ট্র্যাফিক মডেলও তৈরি করেছে যা মহাকাশে 10 মিলিয়নেরও বেশি স্বতন্ত্র বস্তুর গতিপথ অনুকরণ করতে সক্ষম। পূর্ববর্তী মডেলগুলি তারা সঠিকভাবে অনুকরণ করতে পারে এমন বস্তুর সংখ্যায় অনেক বেশি সীমিত ছিল। লিনারেসের ওপেন-সোর্স মডেল, যাকে বলা হয় MIT অরবিটাল ক্যাপাসিটি অ্যাসেসমেন্ট টুল, বা MOCAT, কক্ষপথে থাকা অনেকগুলি অক্ষত উপগ্রহ ছাড়াও কয়েক মিলিয়ন টুকরো মহাকাশ ধ্বংসাবশেষের জন্য হিসাব করতে পারে।

তার গোষ্ঠীর তৈরি করা সরঞ্জামগুলি আজ স্যাটেলাইট অপারেটররা মহাকাশযানের নিরাপদ কক্ষপথের পরিকল্পনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করে। তার দল মহাকাশ ট্রাফিক ব্যবস্থাপনা এবং অরবিটাল ক্ষমতার বিষয়ে কাজ চালিয়ে যাচ্ছে। তারা মহাকাশ রোবোটিক্সেও শাখা করছে। দলটি টেলিফোনের মাধ্যমে একটি হিউম্যানয়েড রোবট পরিচালনা করার উপায়গুলি পরীক্ষা করছে, যা ভবিষ্যতের অবকাঠামো তৈরি করতে এবং মহাকাশে দীর্ঘমেয়াদী মিশন সম্পাদন করতে সহায়তা করতে পারে।

লিনারেস কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাও অন্বেষণ করছে, যার মধ্যে একটি স্যাটেলাইট কীভাবে স্বায়ত্তশাসিতভাবে তার অভিজ্ঞতা থেকে “শিখতে” পারে এবং নিরাপদে অনিরাপদ পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

“ভাবুন যদি প্রতিটি উপগ্রহের বোর্ডে একটি ভার্চুয়াল ডক ড্রেপার থাকে যা অ্যাপোলো মিশনের সময় স্থল থেকে আমরা যে ডিবাগিং করেছিলাম তা করতে পারে,” লিনারেস বলেছেন। “এভাবে, স্যাটেলাইটগুলি তাত্ক্ষণিকভাবে আরও শক্তিশালী হবে। এবং এটি মানুষকে সমীকরণের বাইরে নিয়ে যায় না। এটি মানুষকে বৃদ্ধি করতে দেয়। আমি মনে করি এটি নাগালের মধ্যে।”