Teleskop Jamese Webba (JWST), průkopnický přístroj pro astronomická pozorování, nedávno narazil na problém s rozmazanými snímky z klíčové komponenty. Naštěstí tým australských výzkumníků vyvinul algoritmus umělé inteligence (AI), který tento problém úspěšně vyřešil, což je velká výhra pro vědeckou komunitu, která se snaží využít sílu dalekohledu k hledání exoplanet v naší galaxii Mléčná dráha.
Problém: Rozmazané obrázky ze specializovaného nástroje
Rozmazané snímky pocházely z Aperture Masking Interferometer (API), což je přístroj, který není jedním ze čtyř základních přístrojů JWST, ale spíše zařízením, které zlepšuje schopnosti jednoho z nich, Near Infrared Imager and Spectral-Free Spectrograph (NIRISS). API funguje tak, že kombinuje světlo z různých částí primárního zrcadla JWST, čímž zlepšuje schopnost přístroje detekovat slabé a vzdálené objekty, zejména malé exoplanety obíhající kolem jiných hvězd.
Jakmile však byl přístroj zapnut, výsledné snímky byly znatelně neostré, což odráželo významnou optickou vadu, se kterou se setkal předchůdce JWST, Hubbleův dalekohled. V roce 1990 bylo objeveno, že HST je krátkozraký kvůli defektům v jeho primárním zrcadle, což vyžaduje nákladnou a složitou misi k instalaci korekčních zrcadel na oběžné dráze.
Proč byla oprava tak obtížná – a proč lidé nemohli pomoci
Řešení problému s JWST se ukázalo být mnohem obtížnější než s Hubbleem. Zatímco HST obíhá pouhých 320 mil nad Zemí – relativně dostupné místo – JWST je 930 000 mil (1,5 milionu km) daleko. Tato obrovská vzdálenost – více než trojnásobná vzdálenost k Měsíci – znamená, že žádná pilotovaná vesmírná mise nebyla nikdy vyslána tak daleko, což fakticky eliminuje možnost fyzické opravy.
Řešení AI: Neuronová síť s názvem AMIGO
Zdroj rozmazání byl vysledován v elektronickém zkreslení v infračerveném detektoru kamery JWST. K překonání této překážky vytvořili bývalí postgraduální studenti University of Sydney Max Charles a Louis Desdoigt neuronovou síť, typ algoritmu AI, který napodobuje lidský mozek. Tento algoritmus, nazývaný AMIGO (pro Aperture Masking Interferometric Generative Observation), účinně identifikuje a opravuje pixely ovlivněné elektrickými náboji, čímž zlepšuje zkreslená pozorování.
“Místo toho, aby poslali astronauty našroubovat nové díly, dokázali vše opravit pomocí kódu,” uvedl Tatuille v prohlášení.
Úžasné výsledky a pokročilé funkce
Algoritmus AMIGO se ukázal jako velmi účinný. Výzkumníci prokázali její schopnosti zaostřením snímků matné exoplanety a matné hvězdy s nízkou hmotností nacházející se 133 světelných let od Země. Následné zobrazovací kampaně zahrnující API pracující spolu s AMIGO vyústily v detailní snímky výtrysku černé díry, vulkanického povrchu Jupiterova měsíce Io a hvězdných větrů vycházejících ze vzdálené proměnlivé hvězdy.
„Tato práce dále zlepšuje vizi JWST,“ uvedl v prohlášení Desdoigt, nyní postdoktorand na Leiden University v Nizozemsku. “Je neuvěřitelně obohacující vidět, jak softwarové řešení zvyšuje vědecký potenciál dalekohledu.”
Teleskop Jamese Webba způsobil revoluci v astronomii od svého zahájení provozu v červenci 2022 a poskytuje bezprecedentní informace o vzniku raných galaxií a černých děr. S komponentou API, která je nyní plně funkční díky řešení AI, je JWST připraveno odemknout ještě další převratné objevy a posouvat naše chápání vesmíru.
