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低质量星际探测器通信的技术挑战
在论文初步设计的基础上，本文总结了从比邻星附近返回科学数据的低质量星际探测器群的下行链路，其中最关键的技术问题，并在整个系统设计的背景下解释了它们的重要性。主要目标是确定如果使用目前可用的现成技术构建这样的下行链路，将面临哪些主要挑战或障碍，从而为未来对组成设计挑战和技术的研究提供方向和动力。虽然没有任何基本的物理限制会阻碍这种通信系统，但目前可用的技术在几个方面存在严重不足，还有其他一些重大的设计挑战，其解决方案尚不确定。已确定的最大挑战是质量限制、从多个探测器到同一目标系外行星的多路复用同时通信、姿态控制和指向精度以及由于探测器速度不确定性导致的多普勒频移。最大的技术挑战是电力、高功率和波长灵活的光源、选择性强且波长灵活的光学带通滤波器组以及暗计数率极低的单光子探测器。对于其中的一个关键子集，我们描述了我们遇到的困难的性质及其在整个系统环境中的起源。我们还考虑了将接收限制为单个探测器的接收器，并将其与群体情况进行了比较。
使用LSST
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查（LSST）有望通过在包括难以捉摸的星际对象（ISOS）的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是，ISO的稀有性和简短观察窗口，再加上LSST生成的大量数据，为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法，包括随机森林（RFS），随机梯度下降（SGD），梯度增强机（GBMS）和神经网络（NNS），在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明，GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明，在从LSST轨迹分类中，许多派生的Digest2值比直接观察值（右提升，偏差和幅度）更重要。GBM模型达到了最高的精度，召回和F1得分，值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础，为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中，将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力，从而及时进行后续观察并进一步表征。
通过星际多烯的固态氢化生产线性烷烃
上下文。高度不饱和的碳链，包括波利尼斯。随着金牛座分子云-1（TMC-1）的Quijote调查的成功，该社区在检测到的碳链数量中看到了“繁荣”。另一方面，罗塞塔（Rosetta）任务揭示了完全饱和的碳氢化合物，C 3 H 8，C 4 H 10，C 5 H 12，（在特定条件下）C 6 H 14与C 7 H 16的C 6 H 14，从Comet 67p/Churyumov-Gerasimenko中。后两者的检测归因于尘埃泛滥的事件。同样，Hayabusa2 Mission从小行星Ryugu返回的样品的分析表明，Ryugu有机物中存在长期饱和脂肪族链。目标。在类似于分子云的条件下，不饱和碳链的表面化学性质可以在这些独立观察结果之间提供可观的联系。但是，仍缺乏基于实验室的研究来验证这种化学反应。在本研究中，我们的目标是通过在10 K.方法下超高真空条件下的C 2 N H 2（N> 1）Polyynes的表面氢化来验证完全饱和的烃的形成。我们进行了两步实验技术。首先，紫外线（≥121nm）辐照C 2 H 2冰的薄层，以将C 2 H 2的部分转化为较大的Polyynes：C 4 H 2和C 6 H 2。之后，将获得的光处理冰暴露于H原子中，以验证各种饱和烃的形成。结果。除了先前研究的C 2 H 6外，我们的研究证实了较大的烷烃的形成，包括C 4 H 10和（暂时）C 6 H 14。对获得的动力学数据的定性分析表明，鉴于表面温度为10 K，HCCH和HCCCCH三键的氢化以可比的速率进行。这可能发生在乌云阶段的典型时间表上。还提出了通过N-和O-O-bearenty Polyynes的表面氢化形成其他各种脂肪族有机化合物的一般途径。我们还讨论了天文学的含义以及与JWST鉴定烷烃的可能性。
星际介质中多环芳烃碰撞猝灭的混合量子/经典理论
摘要：开发了一种计算上可承受的方法来预测空间中大分子（如多环芳烃）碰撞猝灭和激发的截面和速率系数。应用了混合量子/经典非弹性散射理论 (MQCT)，其中分子内部状态之间的量子态到态跃迁使用时间相关薛定谔方程来描述，而碰撞伙伴的散射则使用经典的平均场轨迹来描述。为了进一步提高数值性能，实施了运动方程的解耦方案和初始条件的蒙特卡罗采样。该方法用于计算苯分子 (C 6 H 6 ) 与广泛能量范围内的 He 原子碰撞时旋转激发和猝灭的截面，使用高达 j = 60 的非常大的旋转本征态基组，以及接近一百万个非零矩阵元素进行态到态跃迁。报告并讨论了 C 6 H 6 + He 碰撞截面的性质。近似的精度经过严格测试，发现适用于天体物理/天体化学模拟。此处开发的方法和代码可用于生成 PAH 和其他大分子（如 iCOM）或彗星彗发中分子 - 分子碰撞的碰撞猝灭速率系数数据库。关键词：非弹性散射、旋转激发、态间跃迁、旋转状态、非弹性截面、MQCT、苯、C 6 H 6 ■ 引言
论文会议I -C-高级机器人系统在星际探索中的作用
现代怀疑论者可能会问的基本问题是：“为什么要执行星际任务？”仅在二十多年前，其他怀疑论者也发表了类似的话，即“为什么要去月球？”尽管与等待整个银河系中我们探索机器的发现相比，这些尚未发现的科学宝藏包含许多世界上有许多有趣和奇怪现象的世界，但这些尚未发现的科学宝藏是适度的，甚至可能是微不足道的。自1957年太空时代的黎明以来，星际旅行已经从梦想过渡到现实。人类的新梦想现在是星际旅行\大多数当代技术有远见的人都表明，如果我们选择永远留在我们的宇宙摇篮中，我们将无法作为一个物种繁荣起来（甚至最终生存）。实际上，人类基本上仍处于危险之中，直到我们永久扩展到本地星球的祖先生物圈超越太阳系。星际旅行为我们提供了真正长期生存的人类生活。在我们的地球在由于宇宙灾难（例如，小行星的影响）或人类愚蠢（例如，全部核战争）而变得无居住之前，当然，在我们的太阳去世之前（从现在起约50亿年）（我们必须从现在起约50亿年）（我们必须建立技术，政治，政治和经济基础设施，才能从中获得“到达星星”。本文探讨了一个复杂的机器人航天器系列的重要作用，即我们的合作伙伴和机器先驱在通过银河系的命运之旅中发挥作用。[1-4]
dsm-firmenich 与星际实验室合作，引领香水和美容领域的天然创新
凯瑟劳格斯特（瑞士）、海尔伦（荷兰），2024 年 3 月 19 日 营养、健康和美容领域的创新者帝斯曼-芬美意自豪地宣布与 Interstellar Lab 建立合作伙伴关系，后者是一家开发生物农业解决方案的生物技术初创公司。两家公司共同致力于推动植物成分生产的进步，这标志着帝斯曼-芬美意在拓展和探索农业技术中自然创新的边界以及开启嗅觉丰富度和可持续创新新维度的探索中取得了重大飞跃。此次合作旨在开创一项成分研究项目，重点关注环境条件对植物产量和表型评估的影响。利用 Interstellar Lab 先进的、人工智能控制的环境和生物技术专业知识，该合作伙伴关系旨在减少农业对气候的影响并保护关键生态系统的生物多样性。帝斯曼-芬美意全球天然创新主管 Xavier Brochet 表示：“我们对创新的承诺推动我们不断拓展天然成分的视野。通过探索尖端农业技术进步，我们正在重塑物种选择的格局，预测生产和采购的挑战，并优先考虑最高质量的成分。这种奉献精神确保我们为香水提供最纯净、最真实的天然提取物。” Interstellar Lab 专门开发和运营先进的生物农业平台，以加速植物生长并触发植物中特定分子的产生。他们的 AI 环境控制生物农场通过独特的数据驱动方法优化能源和资源消耗、捕获二氧化碳并显着改善成分的生命周期评估。“我们的生物农业平台代表了香水领域的一场革命，理解并解决了当前行业的需求，即提供可再生成分、负责任地采购和生产，以激发创作者并尊重环境”，Interstellar Lab 首席执行官兼创始人 Barbara Belvisi 表示。
由太阳能帆船技术提供动力的第一个星际立方体的研究和早期开发的研究
Svarog Project是一项学生主导的计划，旨在使用太阳能航行到达Heliopause [1]。帆设置为被动稳定，与以前的星际任务不同，不需要重力助攻，从而使深空探索更加可行和灵活。已经进行了以前的可行性研究，证明了任务的潜力并突出了研究重点。已经开发了一种高保真轨道模型，以证明轨迹的可行性和研究初始条件。目前，正在实施科学机器学习[2]，以研究对系统属性的最佳初始条件，参数和轨迹的敏感性。初始研究表明，逃逸轨迹对于质量与面积比为12 g m -2是可行的。鉴于反复的近距离传递给太阳，任务的持续时间以及其对太阳事件的敏感性，在任务期间理解和建模太空环境至关重要。到目前为止，已经进行了使用GRAS [3]与数据驱动的太阳能电位模型相结合的航天器接收的辐射剂量的初步模拟。使用多粒子模型的内部代码的结构模拟已与商业软件包进行了比较，并与真空室测试配对以进行验证。在Ikaros团队研究和分析[4]之后，我们现在已经开发了非二维分析，该分析将使帆动力学缩放以减少所需的模拟数量，并能够在重力影响下对帆行为进行实验验证。机械和电子设计以及原型制作与研究的努力并行进行。这些已经使部署方法和通信体系结构进行了测试。正在与飞行经过证明的旋转方法并行研究电动机控制的繁荣部署[5]。如果这些技术成功，SVAROG系统可以作为测试新技术和研究机会的低成本推动力，对行星际任务的越来越多以及促进了深空探索。
《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑
推荐引用 推荐引用 Boyle, Colleen，《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑》（2022 年）。学生奖学金。131。https://digitalcommons.denison.edu/studentscholarship/131
Interstellar Technologies Inc. 的 ZERO：降低从日本进入太空的成本
对小型卫星发射机会的需求逐年增加，尤其是对低成本和灵活访问的需求。由于任务、要求和限制各异，许多小型卫星需要专门的发射才能按计划到达预定轨道。尽管与前几年相比，拼车和低成本的专用发射等选择更为常见，但对小型卫星发射服务的需求仍然很高。这一趋势在日本和其他亚洲国家也很明显，因为目前，从当地发射的机会很少。为了解决这一短缺问题，总部位于日本北海道的星际技术公司正在开发两级轨道级运载火箭 ZERO。ZERO 的开发侧重于通过大规模生产、模块化和标准化组件以及内部设计运载火箭系统等方法来降低发射成本。发动机、涡轮泵、推进剂箱、整流罩结构、航空电子设备和地面基础设施等关键部件的大部分工程都是内部完成的。最近的开发更新包括液态生物甲烷发动机燃烧室的水平静态热火试验、涡轮泵的冷流试验、推进剂箱的增压试验、整流罩分离试验和推力矢量控制系统试验，均为缩比原型。本文将介绍星际技术公司如何开发 ZERO 以满足小型卫星的需求并降低进入太空的障碍。
结合实验和计算机模拟，从星际冰中解吸有机分子：以乙醛为例
背景。要解释星际环境中复杂有机分子 (COM) 的存在，需要彻底了解气相和星际表面相互作用中发生的物理和化学反应。实验和计算机模拟对于建立与这些环境中有机分子形成相关的过程的综合目录至关重要。目的。我们将实验与定制的计算机模拟相结合，首次研究了乙醛 CH 3 CHO（一种重要的冷星际环境中的有机前体）在非晶态固体水中的解吸动力学。我们写这篇论文有两个目标。首先，我们想将这种分子在太空有机分子演化中的作用具体化。其次，我们想提出一个联合方案，基于计算和实验的结合来产生关于解吸量级的定量信息。该方案可用于改进对其他分子的测量。方法。我们利用结合半经验和密度泛函计算的分子动力学模拟，从理论上确定了解吸能和解吸的指数前因子。我们还在无孔非晶态固体水上对乙醛进行了程序升温解吸实验。理论和实验结果的结合使我们能够得出可靠的数量，这些数量对于理解星际冰顶上的星际 COM (iCOM) 的解吸动力学是必需的。结果。发现 CH 3 CHO 从无孔非晶态固体水 (np-ASW) 表面解吸的平均理论和实验解吸能分别为 3624 K 和 3774 K。理论确定的指数前因子为 ν theo = 2。 4 × 10 12 s − 1 ，而通过实验可以将这个量级限制在 10 12 ± 1 s − 1 。结论。将 CH 3 CHO 的解吸能与其他 COM（例如 CH 3 NH 2 或 CH 3 NO）进行比较，可以发现 CH 3 CHO 的挥发性更强。因此，我们认为，考虑到平均结合能，CH 3 CHO 应该在热核的冰升华阶段优先解吸，从而富集该特定组分的气相。此外，整体低结合能表明由于非热效应（即反应性解吸或宇宙射线诱导的解吸），恒星前核可能提前返回气相。这可以解释 CH 3 CHO 在恒星前核气相中的普遍存在。需要专门的实验室和理论努力来证实最后一点。