L’invenzione denominata Stack-CNN è costituita da due tecniche principali, il metodo delle sovrapposizioni e la rete neurale, combinate in modo da ottenere il minor numero possibile di falsi positivi e riuscire a rilevare segnali molto deboli.

Il metodo delle sovrapposizioni infatti amplifica il rapporto segnale-rumore, rendendo visibili segnali che nella singola immagine sono invisibili, mentre la rete neurale seleziona la corretta combinazione di immagini in modo da avere il massimo segnale. Inoltre la Stack-CNN fornisce una prima stima della posizione, velocità e direzione del segnale, in maniera completamente autonoma.

Le attuali tecnologie si basano sulla ricerca di eccessi di segnale che perdurano nel tempo nelle immagini, limitando la sensibilità del metodo a segnali luminosi e con velocità ben determinate. Al contrario, la Stack-CNN grazie al metodo di sovrapposizione abbassa la soglia di sensibilità e la rete neurale permette una classificazione di presenza del segnale più accurata.

• Capacità di rilevare segnali molto deboli
• Adattabilità a segnali con caratteristiche diverse
• Implementazione su diverse piattaforme (FPGA, pc...)
• Funzionamento a bordo di satelliti o offline
• Adattabilità a diversi tipi di telescopi

Data: 19/04/2021

Numero: 102021000009845