清華大学の中国の研究者らは、天文学者が深宇宙を研究する能力を大幅に向上させる新しい人工知能モデルを開発した。
このモデルはASTERIS — Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesisと名付けられた。計算光学とAIの手法を組み合わせ、遠方の天体からの極めて微弱な信号を捉える。
研究成果はScience誌に掲載された。ASTERISをジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のデータに適用することで、科学者らは観測範囲を約500ナノメートルの可視光から5マイクロメートルの中間赤外線まで広げることに成功した。
検出深度は一等級分向上し、望遠鏡は以前より2,5倍暗い天体を捉えられるようになった。これにより、「宇宙の夜明け」の時代——ビッグバンから200～500百万年後の時期——の高い赤方偏移を持つ160を超える銀河候補を特定することが可能になった。
この数は従来の手法の結果の三倍に達する。天文学科の准教授である蔡崢によれば、このモデルは以前は微弱な信号を覆い隠していた空のノイズや望遠鏡の熱放射を克服するのに役立つという。
ASTERISは自己教師ありの時空間ノイズ除去法を用い、時間的・空間的な変化を考慮して三次元画像を構築する。追加の適応的測光選別機構が、実際の信号を背景ノイズから分離する。
清華大学自動化系の戴瓊海教授は、これで隠れた天体を鮮明かつ正確に再構成できるようになったと指摘した。この技術はさまざまな観測システムで機能し、大量のデータを処理するための汎用プラットフォームになり得る。
将来的には、このモデルを次世代望遠鏡に応用する計画である。これは暗黒エネルギー、暗黒物質、そして宇宙の起源に関する答えの探求にどのような影響を与えるのだろうか。
科学者らは、ASTERISがすでに系外惑星の探査や現代天文学の他の重要な課題においてその可能性を示していると強調している。
