Kineski naučnici razvili model AI za istraživanje svemira

Kineski istraživači sa Univerziteta Cinghua razvili su model vještačke inteligencije (AI) pod nazivom ASTERIS (Astronomsko prostorno-vremensko poboljšanje i rekonstrukcija za sintezu slika) koji značajno poboljšava sposobnost naučnika da istražuju najdublje dijelove kosmosa. Ova informacija je objavljena 22. februara 2026. godine.

Model ASTERIS koristi računarsku optiku i AI algoritme kako bi pomogao u izdvajanju slabo izraženih astronomskih signala. Prema nalazima objavljenim u časopisu "Sajens", ovaj model može identifikovati galaksije udaljene više od 13 milijardi svjetlosnih godina i generisati najdublje slike dubokog svemira ikada proizvedenih. Istraživanje ovih udaljenih i slabih nebeskih objekata ključno je za razumijevanje porekla i evolucije univerzuma, kako navodi kineski portal Global tajms.

Jedan od glavnih izazova sa kojima se astronomi suočavaju jeste šum pozadine neba i toplotno zračenje teleskopa. Studija pokazuje da primjena tehnike "samonadgledanog prostorno-vremenskog uklanjanja šuma" modela na podatke sa svemirskog teleskopa Džejms Veb (JWST) proširuje pokrivenost posmatranja sa vidljive svjetlosti na oko 500 nanometara do srednjeg infracrvenog spektra na 5 mikrometara. Takođe, dubina detekcije se povećava za 1,0 magnitudu, što omogućava teleskopu da detektuje objekte 2,5 puta slabije nego što je ranije bilo moguće.

Koristeći model, tim je identifikovao više od 160 kandidata za galaksije sa visokim crvenim pomakom iz perioda "Kosmička zora", otprilike 200 do 500 miliona godina nakon Velikog praska, čime je utrostručen broj otkrića korišćenjem prethodnih metoda. Cai Ženg, vanredni profesor na Odeljenju za astronomiju na Univerzitetu Cinghua i član istraživačkog tima, istakao je da model vještačke inteligencije može dekodirati ogromne količine podataka sa svemirskih teleskopa i da je kompatibilan sa višestrukim platformama za posmatranje.

Tradicionalne tehnike smanjenja šuma oslanjaju se na slaganje višestrukih ekspozicija, pretpostavljajući da je šum ujednačen ili koreliran. Međutim, šum iz dubokog svemira varira i u vremenu i u prostoru. Model ASTERIS se bavi ovim problemom rekonstrukcijom slika iz dubokog svemira kao 3D prostorno-vremenskog volumena. Kroz "fotometrijski adaptivni mehanizam skrininga", model identifikuje suptilne fluktuacije šuma i razlikuje ih od ultra-slabih signala udaljenih zvijezda i galaksija.

Dai Ćiongaj, profesor na Odjeljenju za automatizaciju Univerziteta Cinghua, naglasio je da se slabi nebeski objekti zaklonjeni svjetlosnim šumom u astronomskim posmatranjima mogu rekonstruisati sa velikom vjernošću. Istraživači očekuju da će ova tehnologija biti primjenjena na teleskopima sljedeće generacije kako bi pomogla u rješavanju ključnih naučnih pitanja koja se tiču dekodiranja tamne energije, tamne materije, kosmičkog porijekla i egzoplaneta.