O processamento de imagens de inteligência artificial reduziu a velocidade de análise de dados do Telescópio Espacial James Webb da NASA de anos para dias ou até menos, levando a uma série de descobertas inovadoras que talvez nunca tivessem sido realizadas de outra forma.
Agora a tecnologia será utilizada para melhorar a qualidade das imagens captadas por empresas chilenas Observatório Vera Rubina mais recente potência da astronomia, faz com que pareçam tão nítidos como se tivessem sido tirados do espaço.
Observatório Vera C. Rubin, em homenagem ao astrônomo americano que descobriu uma das principais evidências de que matéria escuralocalizado no cume de 2.673 metros de altura do Cerro Pachón, nos Andes chilenos. telescópio Iniciou as operações no ano passado. Ele examina todo o céu a cada três noites e tem como objetivo criar um lapso de tempo de 10 anos do movimento dos objetos no céu.
Ele está localizado no deserto do Atacama, no Chile, a região mais seca da Terra, permitindo que o observatório se beneficie de uma atmosfera seca e céu limpo durante todo o ano. Ainda assim, as observações de Rubin foram severamente distorcidas porque a luz de objetos distantes deve passar Atmosfera da Terra antes de atingir o detector do telescópio.
um novo algoritmo de inteligência artificial Desenvolvido por pesquisadores da Universidade da Califórnia, Santa Cruz (UCSC), ele agora tentará remova essa distorção e aumente a resolução das imagens para que pareçam ter sido tiradas do espaço.
“Os telescópios terrestres sofrem desfoque devido à turbulência atmosférica à medida que a luz passa por eles”, disse Brant Robertson, professor de astronomia e astrofísica na UC San Diego, cuja equipe desenvolveu o novo modelo de IA, ao Space.com. “Investimos pesadamente em tecnologia de alto desempenho para remover distorções atmosféricas, mas também podemos treinar IA aprendizado de máquina modelo para remover alguma ambiguidade. “
Os pesquisadores treinaram o modelo generativo Neo usando imagens tiradas pelo Telescópio Subaru do Japão e instantâneos da mesma parte do céu tiradas pelo Telescópio Subaru do Japão. Telescópio Espacial Hubble. O modelo tem a tarefa de aprender como preencher detalhes ausentes em imagens tiradas da Terra. Os resultados são impressionantes. O modelo Neo “aumenta a precisão da medição dos parâmetros morfológicos em 2 a 10 vezes”, disseram os pesquisadores em um artigo.
Na prática, isto significa uma maior resolução que pode revelar um grande número de estrelas individuais e as suas formas precisas. galáxia Anteriormente só era possível detectar manchas tênues.
“O modelo melhora a qualidade espacial dos dados e recupera estatisticamente as propriedades das galáxias que você vê nessas imagens como se fossem vistas por uma galáxia. telescópio No espaço”, disse Robertson.
Acrescentou que esta tecnologia facilita muito a descoberta e permite à comunidade científica maximizar o retorno científico dos fundos investidos em telescópios astronómicos de última geração. O Observatório Vera C. Rubin, no Chile, possui um espelho de 8,4 m (27,6 pés) e custou US$ 800 milhões para ser construído. No entanto, isto ainda é uma fração do custo de telescópios espaciais como o Hubble e o Hubble. James Webbambos custando bilhões de dólares para construir e operar.
“Investimos muito dinheiro e recursos no observatório e queremos alavancar o investimento público e comunitário para obter o máximo de informação possível dos dados”, disse Robertson.
O modelo Neo é uma rede adversária geradora condicional, uma colaboração de duas redes neurais, e é frequentemente usado para geração de imagens de IA. No caso do Neo, a primeira rede gera imagens aprimoradas com base nas fotos capturadas; o outro avalia sua qualidade.
O modelo é baseado em uma tecnologia anterior desenvolvida pela equipe de Robertson para acelerar o processamento Imagem via Weber. Esta potência astronómica de 10 mil milhões de dólares gera grandes quantidades de dados que seriam impossíveis de captar apenas através da avaliação visual por astrónomos humanos. Algoritmos de inteligência artificial, como o desenvolvido por Robertson e seus colegas, podem realizar em poucos dias tarefas que levariam anos para os seres humanos.
“Estamos sendo inundados com tantos dados que é difícil acompanhar”, disse Robertson. “Nossos métodos padrão de análise dessas imagens são realmente inadequados”.
O algoritmo, executado em supercomputadores com GPU NVIDIA, fez algumas das descobertas mais impressionantes da era Webb, incluindo a descoberta de galáxias complexas no universo mais antigo que os astrônomos não haviam imaginado.
“O modelo analisa cada pixel e distingue se faz parte do céu ou de um objeto”, disse Robertson. “Se for um objeto, é uma galáxia em disco, uma galáxia esferoidal ou parte de uma galáxia globular? Estrela? “
O algoritmo não substituirá os astrônomos, acrescentou Robertson. Em vez disso, ajuda-os a fazer descobertas mais rapidamente e a identificar padrões que podem ter esquecido.
“A inteligência artificial não será pura ou completa, mas certamente também não o serão os métodos humanos e tradicionais. Todos eles têm diferentes pontos fortes e benefícios”, disse ele.
Os astrônomos estão processando Imagens disponíveis Para outras equipes e o público explorarem.
Um artigo que descreve o modelo Leo ajudará a melhorar a resolução das imagens do Observatório Vera Rubin e foi aceito para publicação no Astrophysical Journal.
