論文の概要: Universal Observatory Graphs for Distributed Sky Coverage and Artificial Intelligence Based Interplanetary Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22244v1
• Date: Sat, 05 Sep 2026 09:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.802132
• Title: Universal Observatory Graphs for Distributed Sky Coverage and Artificial Intelligence Based Interplanetary Routing
• Title（参考訳）: 分散スカイカバーと人工知能を用いた惑星間ルーティングのためのユニバーサル・オブザーバグラフ
• Abstract要約: 本研究は、太陽系を横断する分散天文学観測のためのAI駆動の枠組みを提案する。 提案されたアーキテクチャは、太陽惑星L2ラグランジュにある自律観測所を重み付きグラフのノードとしてモデル化している。 結果として得られるグラフは、協調惑星間観測ネットワークの統一的な数学的表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research proposes the Universal Observatory Graph (UOG), an AI-driven framework for distributed astronomical observation across the Solar System. The proposed architecture models autonomous observatories located at the Sun planet L2 Lagrange points as nodes in a weighted graph, while communication links are represented as graph edges characterized by multi-objective physical and operational metrics, including interplanetary distance, communication latency, transmission power, and link reliability. The resulting graph provides a unified mathematical representation of a cooperative interplanetary observatory network. This proposal examines a six-observatory Solar System configuration comprising Earth, Mars, Jupiter, Saturn, Uranus and Neptune. Instantaneous sky coverage is evaluated independently using a 200,000 direction Fibonacci sphere, a 2,000,000 direction fixed seed Monte Carlo calculation and deterministic spherical integration. All three methods yield complete network union coverage, approximately 0.43% complete six observatory intersection and approximately 24.96% mean pairwise Jaccard similarity under the adopted pointing model. Communication routing is subsequently formulated as a finite horizon Markov decision process and solved using tabular Q-learning. The reward balances node participation and a distance dependent reliability proxy against distance, light time latency and a distance squared transmission power proxy. The learned Earth-Saturn-Uranus-Neptune route is also the highest discounted return route among all 41 feasible simple paths under the four hop constraint. The framework provides a reproducible baseline for sequential coverage assessment and multi objective routing; time dependent ephemerides, mission specific visibility, calibrated link budgets and scalable graph policies remain future work.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、太陽系を横断する分散天文観測のためのAI駆動のフレームワークであるUniversal Observatory Graph (UOG)を提案する。 提案したアーキテクチャは、太陽惑星L2のラグランジュ点を重み付きグラフのノードとし、通信リンクは、惑星間距離、通信遅延、送信電力、リンク信頼性などの多目的物理および運用の指標によって特徴づけられるグラフエッジとして表される。 結果として得られるグラフは、協調惑星間観測ネットワークの統一的な数学的表現を提供する。 この提案では、地球、火星、木星、土星、天王星、海王星からなる6つの観測可能な太陽系の構成について検討する。 20万方向フィボナッチ球面、2,000,000方向固定シードモンテカルロ計算、決定論的球面積分を用いて、瞬時空のカバレッジを独立に評価する。 これら3つの方法では、完全なネットワークユニオンがカバーされ、約0.43%が完全な6つの観測交差点、約24.96%が採用されているポインティングモデルの下でのジャカードの類似点である。 その後、通信ルーティングは有限水平マルコフ決定プロセスとして定式化され、表付きQ-ラーニングを用いて解決される。 報酬は、距離、光時間遅延、距離二乗送信電力プロキシに対するノード参加と距離依存信頼プロキシとをバランスさせる。 地球-土星-天王星-海王星ルートは、4つのホップ制約の下で41の簡単な経路の中では最も割引されたルートである。 このフレームワークは、シーケンシャルなカバレッジアセスメントと多目的ルーティングのための再現可能なベースラインを提供する。

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