望遠鏡視力模糊。
但一組澳大利亞研究人員創造了 人工智能算法 這解決了問題，這對於希望利用該工具找出答案的科學界來說是一個很大的安慰。 系外行星 在我們國家的星星周圍 星系 星系
受影響的儀器是孔徑掩蔽干涉儀（API），它是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的。 API 不是四個主要工具之一 詹姆斯·韋伯太空望遠鏡 （JWST），但它是一種允許在天文台的主要儀器近紅外成像儀和無縫攝譜儀（NIRISS）上進行特殊成像的設備。
API 幫助 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組件由一個有七個孔的不透明掩模組成，它是專門為搜索遙遠行星周圍的小型、昏暗的系外行星而設計的。 星星– 但是當天文學家第一次打開這個儀器時，他們發現返回的圖片很模糊。
這個問題讓人想起韋伯前輩光學中的一個重大缺陷。 哈勃太空望遠鏡1990年進入軌道後，它被證明是明顯近視的。哈勃的缺陷是由於其主鏡的缺陷造成的。糾正措施需要耗資數億美元的載人太空任務。 1993 年，一組宇航員在望遠鏡傳感器前安裝了一組校正鏡，以便他們能夠拍攝出預期質量的圖像。
然而，對於韋伯來說，這項任務不再是問題。哈勃望遠鏡的軌道距地球約 320 英里（515 公里），距地球僅 70 英里（110 公里）。 國際空間站– 然而，韋伯隨行星旅行的距離為150萬公里，是距地球距離的三倍多。 月亮– 人類太空任務從未飛過那麼遠。
韋伯 API 圖像中的模糊是由於韋伯紅外攝像機探測器引入的電子失真造成的。
為了解決這個問題，悉尼大學前博士生 Max Charles 和 Louis Desdoigts 開發了神經網絡。它是一種受人腦工作原理啟發的人工智能算法。它可以檢測並糾正受電荷影響而導致觀察結果失真的像素。
一種名為 AMIGO（孔徑掩蔽干涉生成觀測）的算法已被證明效果非常好。
“他們不是派宇航員去組裝新零件，而是用代碼來修復問題，”塔希爾說。 在聲明中–
研究人員已經在昏暗的系外行星和非常冷的低質量恆星的圖像中展示了 AMIGO 的銳化能力。 （紅棕矮星）約133 光年 來自地球 在另一項成像活動中，API 在 AMIGO 的協助下，能夠創建詳細的圖像 黑洞 噴流，即火山表面 木星的衛星木衛一以及從遙遠的變星發出的星風。
“這項工作增強了 JWST 的願景，”現為荷蘭萊頓大學博士後研究員的 Desdoigts 說道。在一份聲明中表示：“看到軟件解決方案有助於擴大望遠鏡的科學範圍，這是非常令人鼓舞的。”
詹姆斯·韋伯太空望遠鏡將於 2022 年 7 月開始運行，徹底改變了天文學。它揭示了有關早期星系和黑洞形成的意想不到的細節，並且對系外行星的研究也做出了重大貢獻。他們能夠以前所未有的方式測量大氣的成分。現在，隨著 API 的全速發展，Webb 已準備好迎接更多令人難以置信的發現。
