Телескоп Джеймса Уэбба (JWST), новаторский инструмент для астрономических наблюдений, недавно столкнулся с проблемой — размытые изображения от ключевого компонента. К счастью, команда австралийских исследователей разработала алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), который успешно решил эту проблему, что стало большой победой для научного сообщества, стремящегося использовать возможности телескопа в поисках экзопланет в нашей галактике Млечный Путь.
Проблема: Размытые изображения от специализированного инструмента
Размытые изображения происходили от Апертурного Маскирующего Интерферометра (API), инструмента, не являющегося одним из четырех основных инструментов JWST, а скорее устройством, которое усиливает возможности одного из них — Ближнего Инфракрасного Изобразителя и Бесспектрального Спектрографа (NIRISS). API работает путем комбинирования света от различных секций основного зеркала JWST, усиливая способность инструмента обнаруживать тусклые и далекие объекты, особенно небольшие экзопланеты, вращающиеся вокруг других звезд.
Однако после включения инструмента полученные изображения были заметно не в фокусе, что отзывалось о значимом оптическом дефекте, с которым столкнулся предшественник JWST, телескоп Хаббл. В 1990 году было обнаружено, что Хаббл близорукий из-за дефектов в его главном зеркале, что потребовало дорогостоящей и сложной миссии по установке корректирующих зеркал на орбите.
Почему исправление было таким сложным – и почему люди не могли помочь
Решение проблемы с JWST оказалось гораздо более сложным, чем с Хабблом. В то время как Хаббл вращается всего в 320 милях над Землей — относительно доступное местоположение — JWST находится на расстоянии 930 000 миль (1,5 миллиона км). Это огромное расстояние — более чем в три раза больше расстояния до Луны — означает, что ни одна пилотируемая космическая миссия никогда не была отправлена на такое расстояние, что фактически исключает возможность физического ремонта.
AI-решение: Нейронная сеть под названием AMIGO
Источник размытости был отслежен до электронных искажений в инфракрасном детекторе камеры JWST. Чтобы преодолеть это препятствие, бывшие аспиранты Сиднейского университета Макс Чарльз и Луи Десдоигт создали нейронную сеть — тип алгоритма ИИ, имитирующий человеческий мозг. Этот алгоритм, названный AMIGO (для Апертурного Маскирующего Интерферометрического Генеративного Наблюдения), эффективно определяет и исправляет пиксели, затронутые электрическими зарядами, тем самым улучшая искаженные наблюдения.
«Вместо отправки астронавтов для прикручивания новых деталей, они сумели исправить все с помощью кода», — сказал Татуиль в заявлении.
Удивительные результаты и расширенные возможности
Алгоритм AMIGO оказался очень эффективным. Исследователи продемонстрировали его возможности, отточив изображения тусклой экзопланеты и тусклой звезды с низкой массой, расположенной на расстоянии 133 световых года от Земли. Последующие кампании по визуализации, с участием API, работающего вместе с AMIGO, привели к получению детализированных изображений струи черной дыры, вулканической поверхности спутника Юпитера Ио и звездных ветров, исходящих от далекой, переменной звезды.
«Эта работа еще больше улучшает зрение JWST», — сказал Десдоигт, ныне постдок в Лейденском университете в Нидерландах, в заявлении. «Невероятно приятно видеть, как программное решение расширяет научный потенциал телескопа.»
Телескоп Джеймса Уэбба произвел революцию в астрономии с момента начала работы в июле 2022 года, предоставив беспрецедентную информацию о формировании ранних галактик и черных дыр. Благодаря теперь полностью функционирующему компоненту API благодаря AI-решению, JWST готов открыть еще больше новаторских открытий и продвинуть наше понимание Вселенной.
