Después de más de medio siglo de actividad espacial, las colisiones entre motores desechados y naves espaciales desintegradas han formado una basura planetaria que las naves espaciales deben evadir. Los científicos han desarrollado sistemas de identificación de basura espacial, pero ha resultado difícil identificar las pequeñas y rápidas motas de basura espacial.	«Después de mejorar la precisión de apuntado del telescopio a través de una red neuronal, se pueden detectar desechos espaciales con un área de sección transversal de 1 metro cuadrado y una distancia de 1.500 kilómetros», dijo Tianming Ma, de la Academia China de Topografía y Cartografía y la Universidad Técnica de Liaoning.	La tecnología de medición por láser utiliza la reflexión láser de los objetos para medir su distancia. Pero la señal de eco reflejada desde la superficie de los desechos espaciales es muy débil, lo que reduce la precisión. Los métodos anteriores mejoraron la localización por láser de los restos, pero solo a un nivel de 1 kilómetro.	La aplicación de redes neuronales (algoritmos modelados en las entradas sensoriales del cerebro humano, los niveles de procesamiento y salida) a las tecnologías de rango láser se ha propuesto anteriormente. Sin embargo, el estudio de Ma es el primero en el que una red neuronal ha mejorado significativamente la precisión de apuntado de un telescopio de alcance láser.	Ma y sus colegas entrenaron una red neuronal de propagación hacia atrás para reconocer los desechos espaciales utilizando dos algoritmos de corrección. El algoritmo genético y el Levenberg-Marquardt optimizaron los umbrales de la red neuronal para el reconocimiento de los desechos espaciales, asegurando que la red no fuera demasiado sensible y pudiera ser entrenada en áreas del espacio localizadas. El equipo demostró la precisión mejorada probando contra tres métodos tradicionales en la estación de telescopio láser de rango Fangshen de Pekín.	Los datos de observación de 95 estrellas se usaron para resolver los coeficientes del algoritmo de cada método, y se evaluó la precisión de la detección de otras 22 estrellas. Los nuevos algoritmos de corrección de puntería demostraron ser los más precisos y fáciles de operar con un buen rendimiento en tiempo real.