Телескопы, которые применяют в астрономии, ограничены в своей производительности размером зеркал или линз, которые они используют. С помощью нейронных сетей и искусственного интеллекта, группа швейцарских исследователей смогла отодвинуть это ограничение, предложив ученым иную перспективу в обработке полученных изображений.
Диаметр объектива, так называемая диафрагма, принципиально ограничивает любой телескоп. Говоря простым языком, чем больше зеркало или объектив, тем больше света он собирает тем самым искажая изображение. Швейцарское исследование под руководством профессора Кевина Schawinski из Швейцарской высшей технической школы Цюриха, использует новейшие технологии машинного обучения, чтобы убрать эти ограничения. Они обучают нейросети, чтобы те автоматически восстанавливали размытое изображение и увеличивали резкость. Для обучения нейросетей применялись примеры размытых изображение и изображений в нормально виде.
Обученные нейронные сети способны распознавать и реконструировать особенности фотографий сделанных при помощи телескопа. Ученые проверили работу нейросетей на изображениях с высоким разрешением, для того чтобы выявить недостатки алгоритма.
Schawinski видит в этом большой шаг вперед: «Мы можем узнать больше о строении галактики применяя в своей работе нейросети».