Телескоп Джеймса Вебба (JWST), піонерський інструмент для астрономічних спостережень, нещодавно зіткнувся з проблемою розмитих зображень від ключового компонента. На щастя, команда австралійських дослідників розробила алгоритм штучного інтелекту (ШІ), який успішно вирішив цю проблему, що стало великою перемогою для наукової спільноти, яка прагне використати потужність телескопа для пошуку екзопланет у нашій галактиці Чумацький Шлях.
Проблема: розмиті зображення від спеціального інструменту
Розмиті зображення надійшли від інтерферометра з маскуванням апертури (APERture Masking Interferometer, API), приладу, який не є одним із чотирьох основних інструментів JWST, а скоріше пристроєм, який розширює можливості одного з них, Near Infrared Imager and Spectral-Free Spectrograph (NIRISS). API працює, поєднуючи світло від різних секцій основного дзеркала JWST, покращуючи здатність приладу виявляти тьмяні та віддалені об’єкти, особливо маленькі екзопланети, що обертаються навколо інших зірок.
Однак після ввімкнення приладу отримані зображення були помітно розфокусовані, що відображало значний оптичний дефект, який виявив попередник JWST, телескоп Хаббла. У 1990 році було виявлено, що Хаббл був короткозорим через дефекти головного дзеркала, що вимагало дорогої та складної місії для встановлення коригувальних дзеркал на орбіті.
Чому виправлення було таким складним і чому люди не могли допомогти
Вирішити проблему з JWST виявилося набагато складніше, ніж з Hubble. У той час як Хаббл обертається всього в 320 милях над Землею — відносно доступне місце — JWST знаходиться на відстані 930 000 миль (1,5 мільйона км). Ця величезна відстань — більш ніж у три рази перевищує відстань до Місяця — означає, що жодна пілотована космічна місія ніколи не відправлялася так далеко, що фактично виключає можливість фізичного ремонту.
ШІ-рішення: нейронна мережа під назвою AMIGO
Джерело розмиття було виявлено в електронному спотворенні в інфрачервоному детекторі камери JWST. Щоб подолати цю перешкоду, колишні аспіранти Сіднейського університету Макс Чарльз і Луїс Десдойгт створили нейронну мережу, тип алгоритму ШІ, який імітує людський мозок. Цей алгоритм під назвою AMIGO (for Aperture Masking Interferometric Generative Observation) ефективно визначає та коригує пікселі, на які впливають електричні заряди, тим самим покращуючи спотворені спостереження.
«Замість того, щоб відправити астронавтів за новими деталями, їм вдалося виправити все за допомогою коду», — сказав Татюй у заяві.
Дивовижні результати та розширені функції
Алгоритм AMIGO виявився дуже ефективним. Дослідники продемонстрували його можливості, збільшивши чіткість зображень тьмяної екзопланети та тьмяної зірки з малою масою, розташованої на відстані 133 світлових років від Землі. Подальші кампанії по створенню зображень із залученням API, що працює разом з AMIGO, призвели до отримання детальних зображень струменя чорної діри, вулканічної поверхні супутника Юпітера Іо та зоряного вітру, що виходить від далекої змінної зірки.
«Ця робота ще більше покращує бачення JWST», — сказав у своїй заяві Дездойгт, який зараз є докторантом Лейденського університету в Нідерландах. «Неймовірно приємно бачити, як програмне рішення підвищує науковий потенціал телескопа».
Телескоп Джеймса Вебба здійснив революцію в астрономії з початку роботи в липні 2022 року, надаючи безпрецедентну інформацію про формування ранніх галактик і чорних дір. Оскільки компонент API тепер повністю працює завдяки рішенню AI, JWST готовий розблокувати ще більше новаторських відкриттів і покращити наше розуміння Всесвіту.
