Вештачката интелигенција сѐ побрзо станува клучна алатка во модерната астрономија. По успешната примена кај податоците од вселенскиот телескоп James Webb, каде анализи што порано траеле со години сега се завршуваат за неколку дена, сличен пристап се насочува и кон новата опсерваторија Vera C. Rubin во Чиле.
Rubin, која започна со набљудувања во 2025 година, го скенира целото небо на секои три ноќи со цел да создаде десетгодишен „тајмлапс“ на промените во универзумот. Иако локацијата во сувата Атакама е одлична за астрономија, земската атмосфера и понатаму внесува изобличувања и заматување во снимките.
Тим од Универзитетот во Калифорнија, Санта Круз, разви AI модел наречен Neo за намалување на тие атмосферски ефекти. Моделот е обучуван со споредба на снимки од јапонскиот телескоп Subaru и фотографии од истите региони направени од Hubble. Целта е да се реконструираат детали што недостигаат во земските снимки.
Според истражувачите, Neo значително ја подобрува точноста на морфолошките мерења на галаксии, со подобрувања од 2 до 10 пати. Во практика, тоа значи појасни структури на галаксии и подобра издвоеност на ѕвезди таму каде претходно се гледале само нејасни контури.
Технолошки, Neo е условен генеративен адверзаријален модел (cGAN): една невронска мрежа создава подобрена верзија на сликата, а друга ја оценува нејзината веродостојност. Истата истражувачка група претходно разви сродни методи за забрзување на обработката на Webb податоците, каде огромните обеми информации веќе го надминуваат капацитетот на традиционална, рачна анализа.
Овој пристап има и силна економска логика. Rubin чини околу 800 милиони долари, значително помалку од вселенските телескопи вредни милијарди, но со AI-обработка може да добие дел од квалитетот што обично се очекува од снимки направени надвор од атмосферата. За научната заедница тоа значи повеќе откритија по единица вложени ресурси, побрзи анализи и поефикасно користење на јавните инвестиции во голема наука.
