Algoritmul AI care deblurează fotografiile realizate în spațiu: cât de precis poate fi

Deși vitală pentru existența umanității pe Pământ, atmosfera planetei reprezintă o mare pacoste pentru astronomii care încearcă să afle mai multe despre ceea ce se află dincolo de Pământ, în spațiu. Dar cum nu pot elimina atmosfera, trebuie să se descurce în condițiile pe care le au.

Cercetătorii de la Universitatea Northwestern din Chicago și Universitatea Tsinghua din Beijing au dezvăluit o nouă abordare bazată pe inteligența artificială pentru curățarea imaginilor capturate de telescoapele de la sol. Practic, așa se elimină atmosferă fără a o „elimina” și în realitate.

Inteligența artificială, folosită în scopuri bune

Echipa a antrenat AI pe date simulate pentru a se potrivi cu cele de la Observatorul Vera C. Rubin, care va găzdui cea mai mare cameră digitală din lume când se va deschide, anul viitor, în Chile.

Noul algoritm va fi compatibil de îndată ce telescopul va fi gata de operare. Este ca și cum impresionantul observator a primit un upgrade înainte chiar să-și înceapă treaba, aceea de a urmări stelele de pe Pământ.

Accident rutier cu trei mașini pe DN1 în Sinaia. 3 copii și 11 adulți implicați, ce spun autoritățile

Cum se spune ”Crăciun fericit” în toate limbile europene. Frazele care sună cel mai bizar

„Scopul fotografiei este adesea acela de a obține o imagine frumoasă”, a spus Emma Alexander de la Northwestern, autorul principal al studiului.

„Doar că maginile astronomice sunt folosite pentru știință. Prin curățarea imaginilor în mod corect, putem obține date mai precise. Algoritmul elimină atmosfera, permițând fizicienilor să obțină măsurători științifice mai bune. La sfârșitul zilei, imaginile arată și mai bine”, a adăugat, de asemenea, aceasta.

Algoritmul de optimizare al echipei, construit pe o rețea de învățare profundă antrenată pe imagini astronomice, produce imagini predispuse la cu 38,6% mai puține erori decât metodele clasice de eliminare a neclarității și cu 7,4% mai puține erori în comparație cu metodele moderne, ceea ce, trebuie să recunoaștem, este ceva.

Poate că nu pare o diferență uriașă, dar este. Îmbunătățirile relativ mici ale preciziei și eficienței pot fi extrem de eficiente, în aceste condiții.