Ученые РУДН выяснили, как снизить стоимость перелетов к спутникам
1200 космических летательных аппаратов вращаются на разных орбитах вокруг Земли. Однако срок их активного существования ограничен из-за недолговечности бортовой аппаратуры, неисправностей и неизбежного расхода топлива. Классические схемы обслуживания, когда сервисный аппарат запускается с Земли, приводят к огромным затратам. Такие схемы оправданы в том случае, если спутник находится на орбите в единственном экземпляре и представляет высокую ценность (например, телескоп «Хаббл»).
Команда ученых РУДН нашла лучшее решение для обслуживания низкоорбитальных группировок, которые состоят из десятков спутников, — при нем минимален расход топлива за счет оптимального маневрирования. Использование алгоритма на борту обслуживающего модуля позволит быстро и с высокой точностью оценить траекторию перелета к спутникам за ограниченное время, учитывая запас топлива на борту модуля.
«Одна из первостепенных задач при создании перспективных космических систем наряду с технической реализацией и решением юридических вопросов — это выбор орбитального построения системы, расчет траекторий перелетов... В РУДН мы создали ряд быстродействующих алгоритмов и программно-математический аппарат для выбора орбит космической обслуживающей системы и анализа ее функционирования по различным критериям оптимизации. Наш алгоритм применим и для оценки опасных сближений с другими спутниками и объектами космического мусора», — Владимир Разумный, к.т.н., доцент департамента механики и мехатроники Инженерной академии РУДН.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.