Chińscy badacze z Uniwersytetu Tsinghua opracowali nowy model sztucznej inteligencji, który znacząco poprawia możliwości astronomów w badaniu głębokiego kosmosu.
Model otrzymał nazwę ASTERIS — Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis. Łączy on metody optyki obliczeniowej i AI, aby wychwytywać niezwykle słabe sygnały od odległych obiektów.
Wyniki pracy opublikowano w czasopiśmie Science. Stosując ASTERIS do danych z teleskopu Jamesa Webba, naukowcy zdołali rozszerzyć zakres obserwacji od światła widzialnego około 500 nanometrów do średniej podczerwieni w 5 mikrometrów.
Głębokość detekcji wzrosła o jedną wielkość gwiazdową: teleskop rejestruje teraz obiekty 2,5 razy słabsze niż wcześniej. Pozwoliło to zidentyfikować ponad 160 kandydatów na galaktyki o wysokim przesunięciu ku czerwieni z epoki „kosmicznego świtu” — okresu 200–500 milionów lat po Wielkim Wybuchu.
Taka liczba trzykrotnie przewyższa wyniki poprzednich metod. Według docenta Katedry Astronomii Cai Zhenga model pomaga przezwyciężyć szum nieba i promieniowanie cieplne teleskopów, które wcześniej maskowały słabe sygnały.
ASTERIS wykorzystuje samokontrolującą czasoprzestrzenną metodę redukcji szumów i tworzy trójwymiarowe obrazy, uwzględniając zmiany w czasie i przestrzeni. Dodatkowy mechanizm adaptacyjnej selekcji fotometrycznej oddziela rzeczywiste sygnały od szumu tła.
Profesor Dai Qionghai z Katedry Automatyki Tsinghua zauważył, że teraz ukryte obiekty można rekonstruować wyraźnie i dokładnie. Technologia działa z różnymi systemami obserwacyjnymi i może stać się uniwersalną platformą do przetwarzania dużych ilości danych.
W perspektywie model ma być stosowany w teleskopach następnej generacji. Jak wpłynie to na poszukiwanie odpowiedzi o ciemnej energii, ciemnej materii i pochodzeniu Wszechświata?
Naukowcy podkreślają, że ASTERIS już wykazuje potencjał w wykrywaniu egzoplanet i innych kluczowych zadaniach współczesnej astronomii.
