望遠鏡視力模糊。
但一組澳大利亞研究人員創造了一個 人工智能算法 這解決了這個問題——對科學界來說是一個巨大的安慰,他們希望使用該儀器來搜索 系外行星 在我們的星星周圍 銀河系 星系。
所涉及的儀器是孔徑掩蔽干涉儀(API),由澳大利亞悉尼大學Peter Tuthill教授領導的天文學家團隊設計和建造。 API 不是四個主要工具之一 詹姆斯·韋伯太空望遠鏡 (JWST),而是一種能夠在天文台主要儀器之一——近紅外成像和無縫光譜儀 (NIRISS) 上進行特殊類型成像的設備。
API 允許 NIRISS 組合來自望遠鏡主鏡不同部分的光線,以提高儀器的靈敏度和分辨率。 API 組件由一個七孔暗罩組成,專門設計用於搜索遙遠地區周圍的小型微弱系外行星。 星星。但當天文學家第一次打開儀器時,他們發現返回的圖像變得模糊。
這個問題讓人想起韋伯前任光學系統中的一個重大缺陷 哈勃太空望遠鏡1990年進入軌道後,它被證明是嚴重近視的。哈勃的缺陷源於其主鏡的缺陷,修復需要耗資數億美元的載人航天任務。 1993年,一組宇航員在望遠鏡傳感器前安裝了一系列校正鏡,以使其能夠產生預期質量的圖像。
然而,對於韋伯來說,這樣的使命是不可能的。哈勃望遠鏡的軌道距地球約 320 英里(515 公里),僅距地球 70 英里(110 公里) 國際空間站。然而,韋伯與地球的距離為 930,000 英里(150 萬公里),是地球距離的三倍多 週一。從來沒有人類太空任務飛過這麼遠的距離。
韋伯的 API 圖像中的模糊可追溯到韋伯的紅外攝像機探測器中出現的電子失真。
為了解決這個問題,前博士。悉尼大學的。學生 Max Charles 和 Louis Desdoigts 開發了一種神經網絡,這是一種受人腦工作原理啟發的人工智能算法,可以檢測並糾正受電荷影響而導致觀測結果失真的像素。
該算法被稱為 AMIGO(生成掩蔽孔徑干涉測量觀測),已被證明效果非常好。
“他們沒有將宇航員送往新部件,而是設法用代碼修復問題,”塔希爾說。 在一份聲明中。
研究人員在一顆微弱的系外行星和一顆溫度約為 133 度的非常冷的低質量恆星(一顆紅棕矮星)的圖像中展示了 AMIGO 的銳化能力 光年 來自地球。在另一項成像活動中,API 在 AMIGO 的協助下,能夠生成詳細的圖像 黑洞 噴射,火山表面 木星的衛星木衛一以及從遙遠的變星發出的星風。
“這項工作使 JWST 的願景更加引人注目,”現為荷蘭萊頓大學博士後研究員的 Desdoigts 在聲明中表示。 “看到一個能夠擴展望遠鏡科學範圍的軟件解決方案是非常值得的。”
詹姆斯·韋伯太空望遠鏡自 2022 年 7 月開始運行,徹底改變了天文學,揭示了有關早期星系和黑洞形成的意想不到的細節。他還對系外行星的研究做出了重要貢獻,對系外行星的大氣成分進行了前所未有的測量。隨著 API 現在全速運轉,Webb 已經準備好迎接更多令人驚訝的發現。










