Генеративный ИИ приблизил качество наземных снимков галактик к уровню космических телескопов

Международная группа исследователей разработала метод, который позволяет значительно повысить детализацию изображений галактик, полученных наземными телескопами. С помощью генеративного ИИ, обученного на данных космических обсерваторий, ученым удалось воссоздать структуру галактик на уровне, ранее доступном только космическим инструментам.

Цифровые обзоры неба обеспечивают огромный поток данных и покрывают большие области, но их разрешающая способность обычно уступает космическим телескопам. Последние, в свою очередь, дают изображения высокого качества и позволяют заглянуть в глубокий космос, но не могут обеспечить такую же производительность по объему данных.

Решение основано на особенностях формы галактик. Генеративная модель, обученная на снимках с космических телескопов, преобразует слабый сигнал наземных наблюдений в четкие и подробные изображения. Это позволяет объединить высокую пропускную способность наземных обзоров с качеством космических телескопов.

Авторы представили не только сам метод, но и программное обеспечение, которое охватывает весь процесс — от подготовки данных до генерации улучшенных изображений. В открытом доступе размещены исходный код, обучающие данные и каталог, содержащий 63 202 галактики, обработанные предложенным способом.

Работа опубликована в репозитории arXiv и, по словам исследователей, может найти применение в будущих астрономических проектах, где потребуется совмещать широкие обзоры с высокой детализацией изображений. Инструмент также доступен для научного сообщества, что позволит другим специалистам использовать его в своих исследованиях.

Развитие подобных методов открывает новые возможности для изучения эволюции галактик, их морфологии и распределения в космосе. Использование ИИ в астрономии становится все более распространенным, и данная работа — еще один шаг к эффективной обработке больших массивов данных.