Minería de asteroides: La audaz misión de los antípodas
Nuestro equipo enfrentó los desafíos de la minería de asteroides en la competencia GTOC 12.
Roberto Armellin, Andrea Bellome, Xiaoyu Fu, Harry Holt, Cristina Parigini, Minduli Wijayatunga, Jack Yarndley
― 5 minilectura
Tabla de contenidos
- Resumen de Nuestro Enfoque
- El Desafío de los Asteroides
- Encontrando Subconjuntos de Asteroides
- Búsqueda por Haz para Secuencias de Asteroides
- Optimización de los Caminos
- Ajustando los Tiempos de Encuentro
- Seleccionando las Mejores Soluciones
- El Resultado
- Las Lecciones Aprendidas
- Direcciones Futuras
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En la 12ª Competencia Global de Optimización de Trayectorias (GTOC 12), nuestro equipo, TheAntipodes, se enfrentó al emocionante reto de enviar naves mineras a asteroides. Teníamos que encontrar la mejor manera de enviar estas naves para recolectar la mayor cantidad de material posible y traerlo de vuelta a la Tierra. Imagina intentar lanzar una diana a un tablero giratorio que está a años luz en el espacio mientras también tienes que lidiar con el hecho de que el tablero está hecho de asteroides.
Resumen de Nuestro Enfoque
Ideamos un plan que constaba de cinco pasos principales:
- Generar Subconjuntos de Asteroides: Buscamos grupos de asteroides que se pudieran minar de manera eficiente.
- Construcción de Cadenas con Búsqueda por Haz: Creamos secuencias de asteroides que nuestras naves visitarían usando una técnica de búsqueda inteligente.
- Optimización de Trayectorias de Bajo Empuje: Calculamos los mejores caminos para que nuestras naves tomaran con un uso mínimo de combustible.
- Ajuste Manual de Tiempos de Encuentro: Refinamos el momento en que nuestras naves se encontrarían con los asteroides.
- Selección del Conjunto de Soluciones Óptimas: Finalmente, elegimos las mejores soluciones basadas en lo que generaría más retorno.
El Desafío de los Asteroides
El GTOC es una competencia que realmente pone a prueba a la comunidad científica. El objetivo es encontrar soluciones creativas para problemas que parecen imposibles relacionados con misiones espaciales. En GTOC 12, tuvimos que enviar naves desde la Tierra para visitar múltiples asteroides y traer de vuelta la mayor cantidad de material posible.
Hubo muchos factores a considerar. No sabíamos el orden en que las naves visitarían los asteroides, lo que hacía las cosas complicadas. Cada nave necesitaba averiguar la mejor ruta mientras también consideraba el tiempo que tardaría en viajar entre asteroides y de regreso a la Tierra. Además, tuvimos que trabajar con un total de 60,000 asteroides y planear misiones que podrían durar hasta 15 años.
Encontrando Subconjuntos de Asteroides
Comenzamos por descubrir los mejores grupos de asteroides a los que apuntar. Todo se trataba de encontrar conjuntos de asteroides que nos permitieran realizar viajes mineros exitosos. Para hacer esto, utilizamos un método que nos ayudó a eliminar los asteroides que no funcionarían bien para nuestras misiones.
Luego agrupamos los asteroides restantes según sus trayectorias. Al mirar los mejores tiempos para viajar entre asteroides, identificamos grupos que se podían minar de una sola vez, a los que llamamos "secuencias auto-limpiantes". Cuanto más podíamos minimizar el tiempo de viaje, más material podíamos devolver a la Tierra.
Búsqueda por Haz para Secuencias de Asteroides
Después de tener nuestras agrupaciones, utilizamos una técnica llamada "búsqueda por haz". Piensa en esto como una forma de crear caminos para que nuestras naves siguieran, un asteroide a la vez. En este paso, averiguamos el mejor orden para que las naves visitaran los asteroides añadiendo un asteroide a la vez y probando las rutas.
La búsqueda por haz ayuda a reducir las mejores opciones al mirar un número limitado de caminos prometedores en cada paso. Es como intentar encontrar tu camino a través de un laberinto mirando solo los caminos más probables en lugar de revisar cada opción.
Optimización de los Caminos
Una vez que tuvimos nuestras secuencias de asteroides, optimizamos los caminos que tomarían nuestras naves. Tuvimos que asegurarnos de que las naves usaran la menor cantidad de combustible mientras llegaban a sus destinos. Para ello, utilizamos algo llamado "programación convexa secuencial", que es una manera elegante de decir que resolvimos las matemáticas necesarias para averiguar las mejores rutas paso a paso.
Ajustando los Tiempos de Encuentro
Después de toda esa planificación, pasamos por un proceso manual para ajustar los tiempos de encuentro de las naves con los asteroides. Es como ajustar los tiempos en una rutina de baile: todos tenían que estar en sintonía para que funcionara. Al refinar estos momentos de encuentro, pudimos asegurar que nuestras naves estuvieran operando a su máxima eficiencia.
Seleccionando las Mejores Soluciones
Finalmente, seleccionamos las mejores soluciones entre todos los caminos y secuencias que habíamos creado. Esto involucró elegir una combinación de naves y visitas a asteroides que nos permitieran maximizar nuestros retornos. Usamos un algoritmo genético, que es algo así como la forma de la naturaleza de seleccionar a los individuos más aptos, para determinar qué combinaciones funcionaban mejor.
El Resultado
Al final, nuestro equipo quedó en quinto lugar en la competencia. Logramos enviar 27 naves a minar materiales de 222 asteroides. Esto nos llevó a una puntuación bastante impresionante.
Las Lecciones Aprendidas
Lo que aprendimos de esta experiencia es vital para futuras competiciones. Las misiones auto-limpiantes nos ayudaron a simplificar el problema y ofrecer buenos resultados rápidamente. Nuestro método de generación de subconjuntos de asteroides resultó ser efectivo, y nuestra solución final combinó creatividad y cálculos prácticos.
Aunque enfrentamos desafíos, particularmente en la gestión de la complejidad de las misiones, la experiencia enseñó a nuestro equipo mucho sobre estrategias de optimización y la importancia de la cooperación.
Direcciones Futuras
Mirando hacia adelante, hay un tremendo potencial para refinar nuestros métodos y estrategias. El éxito de nuestro enfoque podría llevar a soluciones más efectivas en futuras competiciones. Las técnicas que desarrollamos también podrían inspirar aplicaciones en el mundo real en exploración espacial y minería.
En GTOC 12, enfrentamos un desafío increíble, y fue una verdadera prueba de creatividad, trabajo en equipo y conocimiento científico. Al tratar de apuntar a las estrellas – o mejor dicho, a los asteroides – forjamos conexiones y aprendimos lecciones que durarán mucho después de que se contabilizaran las puntuaciones. ¡A seguir alcanzando nuevas alturas en el futuro!
Título: GTOC 12: Results from TheAntipodes
Resumen: We present the solution approach developed by the team `TheAntipodes' during the 12th edition of the Global Trajectory Optimization Competition (GTOC 12). An overview of the approach is as follows: (1) generate asteroid subsets, (2) chain building with beam search, (3) convex low-thrust trajectory optimization, (4) manual refinement of rendezvous times, and (5) optimal solution set selection. The generation of asteroid subsets involves a heuristic process to find sets of asteroids that are likely to permit high-scoring asteroid chains. Asteroid sequences `chains' are built within each subset through a beam search based on Lambert transfers. Low-thrust trajectory optimization involves the use of sequential convex programming (SCP), where a specialized formulation finds the mass-optimal control for each ship's trajectory within seconds. Once a feasible trajectory has been found, the rendezvous times are manually refined with the aid of the control profile from the optimal solution. Each ship's individual solution is then placed into a pool where the feasible set that maximizes the final score is extracted using a genetic algorithm. Our final submitted solution placed fifth with a score of $15,489$.
Autores: Roberto Armellin, Andrea Bellome, Xiaoyu Fu, Harry Holt, Cristina Parigini, Minduli Wijayatunga, Jack Yarndley
Última actualización: 2024-11-17 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.11279
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.11279
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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