彗星亮度預測的數據建模挑戰，核心在於其物理組成的動態不確定性。根據「髒雪球」模型，彗星接近太陽時的揮發速率受化學成分與核徑大小影響，這類微觀參數難以精確觀測。此外，如 3I/ATLAS 等星際天體的高速移動與觀測角度受限，導致數據樣本稀缺且雜訊高。這不僅考驗感測器的精度，更需仰賴跨國衛星聯網與 AI 演算法來修正預測偏差，反映出太空產業對高頻、高解析度監測數據的迫切需求。
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