Астрофизики представили передовую систему машинного обучения, кардинально расширившую возможности космической обсерватории «Джеймс Уэбб» (JWST). Данная разработка позволяет эффективно нивелировать аппаратные искажения, которые прежде препятствовали изучению слабосветящихся тел рядом с ослепительными звёздами, тем самым предоставляя доступ к ранее недосягаемым для детализации участкам космоса.
Основная сложность заключалась в работе прибора NIRISS, оснащённого апертурной маскирующей интерферометрией (AMI). Несмотря на то, что этот инструмент предназначен для высокоточных исследований, в процессе эксплуатации выявились критические ограничения: детекторы оказались чувствительны к чрезмерной яркости источников, что приводило к потере точности данных.
Феномен переноса заряда в сенсорах вызывал искажения интерференционных картин, а погрешности в калибровке маски интерферометра дополнительно снижали разрешающую способность. Это создавало «мёртвые зоны» вблизи звёзд — именно там, где сосредоточен научный интерес: в поисках экзопланет, коричневых карликов и деталей протопланетных дисков.
Для преодоления этих препятствий был создан алгоритм AMIGO (Aperture Masking Interferometry Generative Observations). Вместо прямой коррекции повреждённых изображений, система использует подход «цифрового двойника» телескопа.
Алгоритм воссоздаёт функционирование оптики и сенсоров JWST на основе исходных параметров наблюдаемой цели. Затем искусственный интеллект сопоставляет синтетическую модель с реальными данными телескопа, итеративно оптимизируя параметры до достижения полной идентичности изображений.
Фундаментальным компонентом системы является специализированный нейросетевой модуль, обученный прецизионному распознаванию и компенсации эффектов нелинейного перераспределения заряда.
В отличие от традиционных методик, AMIGO применяет методы автоматического дифференцирования, вычисляя производные с высочайшей точностью на каждом этапе моделирования. Такой подход обеспечивает непревзойдённую чёткость в восстановлении слабых объектов, затерянных в сиянии звёзд.
В ходе практической апробации система успешно идентифицировала трудноуловимые субзвёздные объекты HD 206893 c и HD 206893 B, а также зафиксировала вулканическую активность на Ио, спутнике Юпитера. Более того, алгоритм позволил изучить структуру пылевых дисков двойных звёздных систем и детально рассмотреть спиральные выбросы материи в окрестностях сверхмассивной чёрной дыры.
По мнению экспертов, данная технология де-факто открывает «запретные зоны» космоса для прямого анализа, что открывает новые перспективы в изучении атмосфер экзопланет и объектов, находящихся в непосредственной близости от ярких светил.
Разработчики уже подготовили методологические рекомендации для будущих исследовательских миссий JWST, включающие оптимальные стратегии наблюдений и необходимые ограничения, позволяющие максимально раскрыть потенциал AMIGO.
Источник: iXBT
