Кинески истражувачи од Универзитетот Цингхуа во Кина развија нов модел на вештачка интелигенција за астрономско снимање кој значително ја подобрува способноста на научниците да ги анализираат најоддалечените делови од вселената. Истражувањето е објавено во списанието „Science“.
Интердисциплинарниот тим го развил моделот наречен ASTERIS (Astronomical Spatio-Temporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis), комбинирајќи компјутерска оптика и напредни AI алгоритми.
Според објавените резултати, системот може да издвојува исклучително слаби астрономски сигнали, да идентификува галаксии оддалечени повеќе од 13 милијарди светлосни години и да создаде досега најдлабоки слики од далечната вселена.
Истражувањето на далечни и слабо видливи небесни објекти е клучно за разбирање на потеклото и еволуцијата на универзумот. Сепак, астрономите често се соочуваат со пречки, бидејќи сигналите се прекриени со позадински светлосен шум и топлинско зрачење од самите телескопи.
Дополнително, се зголемува длабочината на детекција за една магнитуда, што овозможува телескопот да детектира објекти 2,5 пати послаби од претходно можните.
Со помош на моделот, тимот идентификувал повеќе од 160 кандидати за галаксии со висок црвен помак од периодот познат како „Космичка зора“, односно 200 до 500 милиони години по Големата експлозија.
Истражувачите наведуваат дека моделот може да обработува огромни количини податоци од вселенски телескопи и е компатибилен со повеќе набљудувачки платформи, што му дава потенцијал да стане универзална алатка за подобрување на податоците од длабоката вселена.
За разлика од традиционалните техники за намалување на шум, кои се потпираат на спојување повеќе експозиции и претпоставуваат униформен шум, ASTERIS ја реконструира сликата како тридимензионален просторно-временски волумен.
Истражувачите очекуваат технологијата да се применува на телескопите од следната генерација, со цел да придонесе во решавањето на клучни научни прашања поврзани со темната енергија, темната материја, космичкото потекло и егзопланетите.
