Vea cómo un nuevo algoritmo transforma fotos borrosas del espacio

Incluso las imágenes tomadas por los mejores telescopios terrestres del mundo aparecen borrosas por los objetos en movimiento.

bolsas de aire en la atmósfera del planeta.Esto conduce a mediciones físicas erróneas que son necesarias para comprender la naturaleza del Universo. Ahora investigadores de la Universidad Northwestern en Estados Unidos y la Universidad Tsinghua en Beijing han presentado una nueva estrategia para resolver el problema. Los científicos han adaptado un conocido algoritmo de visión por computadora utilizado para mejorar la nitidez de las fotografías y lo han aplicado por primera vez a imágenes astronómicas obtenidas con telescopios terrestres.

Los investigadores también entrenaron el algoritmo.inteligencia artificial (IA) sobre datos modelados según los parámetros de imagen del observatorio Vera S. Rubin. Como resultado, cuando se inaugure el próximo año, la herramienta será compatible con su equipo.

Si bien los astrofísicos ya están utilizando la tecnología paranitidez de imagen, un algoritmo basado en IA adaptado es más rápido y produce imágenes más realistas. Si bien este no es el objetivo de la tecnología, las fotos se ven mucho mejor, escriben los científicos.

El propósito de la fotografía es a menudo paraobtener una buena imagen. Pero las imágenes astronómicas se utilizan para la ciencia. Al limpiarlos adecuadamente, podemos obtener datos más precisos”, explica Emma Alexander, de la Universidad Northwestern de Estados Unidos, autora principal del estudio.

Antes de "llegar" a los observadores de la Tierra,la luz de estrellas, planetas y galaxias distantes atraviesa la atmósfera del planeta. No solo bloquea ciertas longitudes de onda de luz, sino que también distorsiona la luz. Es por eso que las estrellas brillan y los mejores telescopios terrestres están ubicados a gran altura, donde la atmósfera es más delgada.

El estudio ha sido revisado por pares y publicado en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, y también se puede encontrar en el depósito de preimpresión de arxiv.org.

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Foto de portada: Emma Alexander/Universidad del Noroeste