TAG:天文观测
AI助力地面望远镜成像提升,图像清晰度媲美太空拍摄
加州大学圣克鲁兹分校团队推出 Neo 人工智能算法,针对大气湍流导致的模糊进行修复,使薇拉·C·鲁宾天文台等地面望远镜图像清晰度接近太空望远镜。模型借助哈勃与昴星望远镜数据训练,可提升天体参数测量准确度并大幅缩短海量观测数据分析时间,助力更快发现宇宙细节。
AI天文模型星衍突破观测深度极限
清华大学团队研发的AI天文观测增强模型“星衍”突破天文观测深度极限,将詹姆斯·韦布空间望远镜探测深度提升1个星等,光子收集效率提升近一个数量级。该模型通过创新算法剔除噪声干扰,发现160余个早期宇宙高红移候选天体,为探索宇宙黎明时代的星系起源提供了关键数据。
暗弱深空星系图成功绘制
清华大学研究团队开发出AI天文观测增强模型'星衍',将詹姆斯·韦伯空间望远镜探测深度提升1个星等,发现的高红移候选星系数量是过往研究的3倍,绘制出迄今最深邃的深空星系图像,为探索宇宙早期演化提供了突破性工具。
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