Машиналық оқыту James Webb телескопының кескіндерін айқынырақ етті

Астрономдар James Webb ғарыштық телескопының (JWST) ажыратымдылығын айтарлықтай арттыратын жаңа машиналық оқыту жүйесін әзірледі. Бұл әдіс жарқыраған жұлдыздардың жанындағы күңгірт нысандарды бақылауға кедергі келтіретін аппараттық бұрмалауларды жоюға мүмкіндік берді және бұрын көрінбейтін ғарыштық құрылымдарды суретке түсіруге көмектесті. Бұл туралы Ixbt.com хабарлайды .

Мәселе телескоптың NIRISS аспабындағы Aperture Masking Interferometer (AMI) жүйесінде туындаған еді. Сенсорлардағы заряд миграциясы эффектісі интерференциялық көріністі деформациялап, кескін сапасын төмендететін. Ғалымдар бұл мәселені шешу үшін AMIGO (Aperture Masking Interferometry Generative Observations) деп аталатын жаңа жүйені жасап шығарды.

AMIGO алгоритмі телескоптың цифрлық егізін жасап, барлық оптика мен электрониканың жұмысын модельдейді. Жасанды интеллект нақты деректерді синтезделген кескінмен салыстырып, қателерді автоматты түрде түзетеді. Нейрондық желі модулі сенсорлардағы сызықтық емес зарядты бөлуді компенсациялауда маңызды рөл атқарады.

Жаңа технологияның көмегімен ғалымдар HD 206893 c және HD 206893 B сияқты жұлдызша нысандарды, сондай-ақ Юпитердің серігі Иодағы жанартаулық нүктелерді анықтауға қол жеткізді. Бұл жетістік экзопланеталардың атмосферасын зерттеуде және жарқыраған жұлдыздардың жанындағы нысандарды бақылауда жаңа мүмкіндіктер ашты.