«Размытые» данные телескопов можно сделать максимально четкими и при этом правдивыми с помощью искусственного интеллекта, пишут астрономы в недавней статье. Они разработали алгоритм, который улучшает данные спектрального анализа далеких объектов в космосе.
Каждое вещество, каждый химический элемент по-своему «светится», и благодаря этому по излучению звезды можно определить, из чего именно она состоит. А это очень важно для понимания ее возраста, текущего состояния и так далее.
Соответственно, таким же образом можно составить общее представление не только об отдельных звездах, но и о целой галактике: оценить, как много в ней рождается новых звезд, насколько активна расположенная в ее центре сверхмассивная черная дыра. В итоге из всего этого у космологов постепенно складывается картина того, как вообще распределена материя во Вселенной и как происходит ее расширение.
Для подробного изучения света галактик специальный прибор — спектрограф — «раскладывает» его на спектр, и астрономы рассматривают в этой «радуге» разнообразные «особые приметы». Проблема в том, что «радуга» часто получается очень нечеткой, и наблюдаемые в ней особенности можно по-разному интерпретировать.
Именно с этим ученые обратились за помощью к нейросети. Они обучили ее на реальных данных знаменитой космической обсерватории «Джеймс Уэбб». Она недавно проводила обзор небесной сферы, во время которого одновременно получала спектры галактик в низком и в высоком качестве.
Это стало прекрасным материалом для тренировки робота: ему показывали расплывчатые спектры и просили сделать их более подробными, а потом сравнивали полученный результат с настоящим изображением высокого разрешения. ИИ каждый раз запоминал разницу и таким образом все лучше понимал, как правильно улучшать «картинку».
Исследователи заверили, что в конце концов он действительно стал не просто «фантазировать», а достраивать реальные детали. Более того, робот не «врет», когда не может распознать какую-то подробность: он оставляет «пустое место», то есть не «дорисовывает» вообще ничего.
Как подчеркнули астрономы, это доказывает, что при грамотном подходе даже в таком важном деле нейросети можно довериться. А это открывает впечатляющие перспективы для дальнейших космических исследований: обсерватории собирают огромные объемы данных, но по большей части — в низком разрешении, и анализировать все это невероятно трудно. Теперь же можно в кратчайшие сроки перерабатывать полученные спектры и получать множество новой информации о миллионах галактик.
Ранее по свету галактики удалось «прочитать» всю ее историю.