Amanda Morris, rédactrice de communiqués de presse à la Northwestern University, décrit un effet astronomique important en des termes suffisamment divertissants pour mériter d’être republiés ici : “Le cosmos serait bien meilleur si l’atmosphère terrestre ne le bombardait pas tout le temps.” C’est certainement une façon de décrire l’effet de l’air sur les observations astronomiques, et c’est assez ennuyeux pour les astronomes qu’ils doivent constamment corriger les distorsions de l’atmosphère terrestre, même dans les observatoires les plus avancés aux altitudes les plus élevées. Maintenant, une équipe des universités Northwestern et Tsinghua a développé un outil basé sur l’IA pour permettre aux astronomes de supprimer automatiquement l’effet de flou de l’atmosphère terrestre des images prises pour leurs recherches.
Le Dr Emma Alexander et son élève Tianao Li ont développé la technique au Bio Inspired Vision Lab, une partie de l’école d’ingénieurs de Northwestern, bien que Li ait été un étudiant de premier cycle invité de l’Université Tsinghua à Pékin. Le Dr Alexander s’est rendu compte que la précision était un élément essentiel de l’imagerie scientifique, mais les astronomes ont eu du mal car leur travail était constamment «photobombé», comme l’a dit Mme Morris, par l’atmosphère.
Nous avons passé beaucoup de temps dans des articles à discuter des difficultés de “voir” et de l’effet de distorsion que l’air apporte aux images astronomiques, nous ne reviendrons donc pas là-dessus. Mais cela vaut la peine d’examiner les détails de cette nouvelle technique, qui pourrait faire gagner beaucoup de temps aux astronomes, soit à la recherche de mauvaises données, soit au floutage de leurs propres images.
En utilisant une technique connue sous le nom d’optimisation et une technique d’IA plus connue appelée apprentissage en profondeur, les chercheurs ont développé un algorithme qui pourrait réussir à flouter une image avec moins d’erreurs que les méthodes classiques et modernes. Cela a abouti à des images plus nettes qui étaient à la fois meilleures scientifiquement mais aussi plus attrayantes visuellement. Cependant, le Dr Alexander note que c’était simplement un effet secondaire heureux de leur travail pour essayer d’améliorer la science.
Pour former et tester leur algorithme, l’équipe a travaillé avec des données simulées développées par l’équipe responsable du prochain observatoire Vera C Rubin, qui devrait être l’un des télescopes terrestres les plus puissants au monde lorsqu’il sera opérationnel l’année prochaine. L’utilisation des données simulées comme ensemble de formation a permis aux chercheurs du Nord-Ouest de prendre une longueur d’avance sur le test de leur algorithme avant l’ouverture de l’observatoire, mais aussi de le modifier pour le rendre bien adapté à une utilisation avec ce qui sera sans doute l’un des observatoires les plus importants de les décennies à venir.
Outre cette utilité, l’équipe a également décidé de rendre le projet open-source. Ils ont publié une version sur Github, afin que les programmeurs et les astronomes puissent extraire le code, l’adapter à leurs propres besoins spécifiques et même contribuer à un ensemble de didacticiels développés par l’équipe qui pourraient être utilisés sur presque toutes les données d’un système au sol. télescope. L’une des beautés d’algorithmes comme celui-ci est qu’ils peuvent facilement supprimer les photobombers – même s’ils sont moins substantiels que la plupart.
