通过Karl B
学分：NASA / SDL / JOSE Vanderlei Martins小卫星的群体可以在当天或一年的不同时间收集重要天气模式的数据，来自乘数E角度
这样的群体，使用机器学习算法，可以彻底改变科学家的对天气和气候变化的理解工程师Sabrina Thompson正在研究软件，以使小型航天器或小型人进行沟通。彼此，识别高价值观察目标，并协调姿态和定时获得相同目标的不同视图
“”我们已经知道撒哈拉粉尘吹向亚马逊雨林的粉末在大西洋期间影响了云层CER今年的时间，“汤普森说，在马里兰州的格林贝尔州的NASA戈达德太空飞行中心工作
”如何捕捉该云层？你如何讲一个卫星的一群卫星在哪个地区和一天中最好观察到这种现象？“根据汤普森的计划，科学家们将建立一套观察要求，并定义高价值目标
那么软件将接管，使航天器群体能够弄清楚如何相对于彼此移动以最佳地观察这些目标
策略也可能根据日期，季节或所观察到的区域进行改变航天器还将使用船上机器学习，以提高观看策略随着时间的推移
“”有几种类型的群体Configurati在考虑时，“汤普森表示
”“一个人可能是卫星在不同的轨道中的群体，这将使它们能够在不同角度观察云或其他现象
另一个群体查看相同的现象具有相似的视图，但在当天的不同时间
第三种类型的群体可能会结合两者，在同一轨道中的一些卫星，随着一些时间偏移，以及其他卫星在彼此之后可以在不同的高度和/或倾斜度的轨道中
“虽然群体将停留在同一轨道内，但个人航天器甚至可以使用称为差分阻力控制的东西 - 操纵由地球大气引起的拖动拖动轨道的力量工艺 - 控制每个SPA之间的时间分离CECRAFT相对于群体中的其他人，她表示“执行差分拖动机动所需的时间长度取决于航天器质量和面积，以及轨道高度
实例，它可以只需要一年或短短几天，甚至数小时
“”用一个形成的多个航天器来观看相同的目标，“汤普森说，”你可以看到一个例如，云不仅仅是从顶部，而是从两侧以及
“在不同的形成中，你可以看到它的不同阶段的云来自不同时间的多个小孩的IFE-循环与马里兰大学 - 巴尔的摩县（UMBC）合作，汤普森教授Jose Vanderlei Martins，帮助开发从国际上推出的超角彩虹偏振仪（竖琴）立方体在一年前的航天站（ISS）
更新版本的仪器，称为HARP2，将在2023年开展计划的浮游生物，气溶胶，云，海洋生态系统（PACE）任务
设置以下航天器以最大化阻力和最小化阻力的领导者将导致追随者降低高度并追赶领导者
学分：NASA / Sabrina Thompson是一群小型的小型HARP，分享信息和协调覆盖范围，可以在长期前进的天气预报，灾难报告和气候建模，Vanderlei Martins表示
到达那里，科学家需要宽阔的宽阔的视野和高地的组合 - 优化图像以更好地了解天气系统的动态发展
“理想情况下，我喜欢拥有一个卫星，具有广泛的观点，观察更大的现象，”他说
“但是，一个覆盖大面积的小型卫星不能进行高空间分辨率观察
尽管如此，您可以将其用作验证员类型的卫星来识别兴趣领域
那么你有一个较窄的领域查看，获得更高的分辨率，更详细地获得详细信息
“使群体能够做出决定并分享信息至关重要
vanderlei martins说：”这些决定需要在几分钟内完成
你没有时间进行地面控制涉及
“汤普森指出，减少对地面控制和通信网络的依赖，也可以让小型预算的小型特派团的资源释放有限的预算作为朝着马里兰大学的大气物理学位工作的航空航天工程师，巴尔的摩县，汤普森回到学校，了解更多关于地球科学要求，让她的工作作为创新者
“”我也真的想了解气候变化
“气溶胶粒子如何云互动对于了解气候变化至关重要
po小型可以提供关于悬浮在大气中的颗粒的大量数据 - 从烟雾，灰和灰尘到水滴和冰，每个颗粒极化光以可检测的方式
“在基本水平下反射，我的研究涉及评估卫星和太阳仪器之间的仪器之间的几何形状，“汤普森说
”这些仪器是被动的
它们需要一定几何形状相对于地面目标和太阳来检索我们想要的科学数据
“”她的算法将确定轨道和仪器领域的最合适的组合，以给出具有相应几何形状的云观察云的最大可能性来检索科学数据然后它将计划和执行EA的机动方案Ch SpaceCraft实现这些几何形状相对于群体中的其他卫星
这项工作，了解云层与大气观察系统的结构和发展，或者以AOS，（以前是气溶胶和云，对流和对流降水研究被确定为2017年地球分区调查的优先权
Vanderlei Martins和汤普森认为他们的群体技术补充了AOS的科学目标，可以增强即将到来的美国宇航局科学任务
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