ノースウェスタン大学とツィンフア大学の研究者は、天文学画像のぼやけ除去を改善するためにコンピュータービジョンアルゴリズムを適応させました。
地球の大気は、空気のシフトのために世界最高の地上ベースの望遠鏡によっても得られた画像をぼかします。ぼやけは無害に見えますが、天文学的な画像のオブジェクトの形状を曖昧にし、宇宙の性質を理解するために不可欠なエラーに満ちた物理的測定につながる可能性があります。地上の望遠鏡初めて。
AIアルゴリズムは、Vera C Rubin Observatoryのイメージングパラメーターと一致するようにシミュレートされたデータでもトレーニングされているため、観測所が来年開くとツールは即座に互換性があります。
適応されたコンピュータービジョンアルゴリズムは、現在使用されているテクノロジーよりもはるかに速く動作し、より現実的な画像を作成します。
「写真の目標は、しばしばきれいで見栄えの良いイメージを得ることです」と、研究の上級著者であるノースウェスタンのエマ・アレクサンダーは言いました。 「しかし、天文学的なイメージは科学に使用されます。
研究、「照明付きプラグアンドプレイADMMによる弱い重力レンズのためのGalaxy Image Deconvolution」は、で公開されています。王立天文学協会の毎月の通知。
地球の大気が天文学的な画像を歪めるのはなぜですか？
遠い星、惑星、銀河から発せられる光は、目を吹き込む前に地球の大気を旅します。大気は、特定の波長の光をブロックし、地球に到達する前に光をゆがめさえします。
「プールの底から見上げるようなものです」とアレクサンダーは言いました。 「水は光を押しのけてそれを歪めます。
ぼかしは宇宙データを抽出する能力に影響を与える可能性があります
銀河の形状を研究することにより、科学者は大規模な宇宙構造の重力効果を検出できます。これにより、楕円形の銀河が実際よりも丸くなっているか、より伸びているようになります。
「形状のわずかな違いは、宇宙の重力について教えてくれます」とアレクサンダーは言いました。 「これらの違いはすでに検出が困難です。
この課題に取り組むために、コンピュータービジョンアルゴリズムが使用されました
アレクサンダーとティアナオLiは、ティン島大学の電気工学の学部であり、アレクサンダーの研究室の研究インターンであり、天文学的な画像でトレーニングされた深い学習ネットワークと最適化コンピュータービジョンアルゴリズムを組み合わせました。画像の中で、チームはRubin Observatoryの予想されるイメージングパラメーターに一致するデータをシミュレートしました。
来年ルービン天文台が開くと、その望遠鏡は空の大部分で深い調査を開始します。研究者は、Rubinの今後の画像をシミュレートするように特別に設計されたデータに関するコンピュータービジョンアルゴリズムをトレーニングしたため、調査の非常に期待されているデータの分析に役立ちます。
ツールの使用に関心のある天文学者の場合、ユーザーフレンドリーなコードと付随するチュートリアルオンラインで入手できます。
「このツールを渡して、天文学の専門家の手に委ねます」とアレクサンダーは言いました。 「これは、可能な限り最も現実的なデータを取得するためのスカイ調査にとって貴重なリソースになる可能性があると思います。」
