Междисциплинарная группа исследователей из Университета Цинхуа в Китае разработала модель искусственного интеллекта, предназначенную для улучшения астрономических изображений и расширения границ исследования дальнего космоса. Система, получившая название ASTERIS (Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis), сочетает в себе вычислительную оптику и алгоритмы искусственного интеллекта.
Результаты, опубликованные в журнале Наука, показывают, что эта модель позволяет извлекать чрезвычайно слабые астрономические сигналы, идентифицировать галактики, расположенные на расстоянии более 13 миллиардов световых лет, и получать самые глубокие изображения космоса, когда-либо полученные.
Наблюдение за очень далёкими небесными объектами имеет важное значение для понимания происхождения и эволюции Вселенной. Однако астрономы сталкиваются с серьёзным препятствием: слабые сигналы от этих объектов часто маскируются фоновым шумом на небе и тепловым излучением от приборов.
В телескопе ASTERIS используется метод, называемый «пространственно-временное самообучающееся шумоподавление». Применённый к данным космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST), он расширяет зону наблюдения от видимого спектра (приблизительно 500 нанометров) до среднего инфракрасного диапазона (5 микрометров). Модель также увеличивает глубину обнаружения на одну звёздную величину, что позволяет идентифицировать объекты в 2,5 раза слабее, чем раньше.
Используя эту технологию, команда идентифицировала более 160 кандидатов в галактики с высоким красным смещением, относящиеся к периоду, известному как «космический рассвет», то есть к времени от 200 до 500 миллионов лет после Большого взрыва. По словам Цай Чжэна, доцента кафедры астрономии Университета Цинхуа, эта цифра в три раза превышает показатели предыдущих методов.
В отличие от традиционных методов шумоподавления, предполагающих равномерную интерференцию, ASTERIS восстанавливает изображения как трехмерный пространственно-временной объем. Используя адаптивный механизм фотометрического анализа, он отличает шумовые флуктуации от чрезвычайно слабых сигналов, излучаемых далекими звездами и галактиками.
Исследователи полагают, что эта модель способна обрабатывать огромные объемы данных с различных телескопов, потенциально превращаясь в универсальную платформу для улучшения качества космических данных. Цель состоит в том, чтобы интегрировать ее в будущие поколения телескопов для дальнейшего изучения темной энергии, темной материи, происхождения космоса и экзопланет.
Эксперты считают, что этот прорыв может оказать существенное влияние на современную астрономию, улучшив возможности обнаружения и анализа самых древних и самых далёких объектов во Вселенной.
