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2026-02-21 03:57:00
中国の研究者らは、宇宙の最深部を覗き込む科学者の能力を大幅に強化する天体画像撮影用の人工知能（AI）モデルを開発した。
清華大学の学際的研究チームは、計算光学と AI アルゴリズムを使用して、ASTERIS (画像合成のための天文学的時空間強化と再構成) と名付けられたモデルを開発しました。
サイエンス誌に金曜日に掲載された研究結果によると、このモデルは極めて微弱な天文信号を抽出し、130億光年以上離れた銀河を特定し、これまでに生成された中で最も深い深宇宙画像を生成するのに役立つという。
遠くにある暗い天体を探索することは、宇宙の起源と進化を理解するために非常に重要です。しかし、天文学者たちは大きな課題に直面しています。遠く離れた天体からの弱い信号は、背景の空のノイズや望遠鏡からの熱放射によって隠されることがよくあります。
この研究では、モデルの「自己監視時空間ノイズ除去」技術をジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）からのデータに適用すると、約500ナノメートルの可視光線から5マイクロメートルの中赤外域まで観測範囲が広がることが示されている。また、検出深度が 1.0 等級増加し、望遠鏡が従来より 2.5 倍暗い物体を検出できるようになります。
清華大学天文学部の准教授で研究チームの一員である蔡正氏によると、研究チームはこのモデルを使用して、ビッグバンから約2億年から5億年後の「宇宙の夜明け」期の高赤方偏移銀河の候補を160個以上特定し、従来の方法を使った場合の発見数が3倍になったと述べた。
研究者らは、このAIモデルは大量の宇宙望遠鏡データを解読でき、複数の観測プラットフォームと互換性があるため、普遍的な深宇宙データ強化プラットフォームとなる可能性があると述べた。
従来のノイズ低減技術は、複数の露出を積み重ねることに依存しており、ノイズは均一であるか相関していると想定しています。実際には、深宇宙のノイズは時間と空間の両方で変化します。 ASTERIS は、深宇宙画像を 3D 時空間ボリュームとして再構成することでこの問題に対処します。
このモデルは、「測光適応スクリーニング機構」を通じて、微妙なノイズ変動を識別し、遠く離れた星や銀河の超微弱な信号と区別します。
「全体として、これは天文学全体に重要な影響を与える可能性のある非常に関連性の高い研究だと思います」と研究の査読者の一人は述べた。
清華大学オートメーション学科の戴瓊海教授によると、天体観測では光ノイズによって隠蔽された淡い天体も高い忠実度で再構築できるという。
研究者らは将来を見据えて、この技術が次世代望遠鏡に導入され、ダークエネルギー、暗黒物質、宇宙の起源、系外惑星の解読に関する主要な科学的疑問の解決に役立つと期待している。
#中国の科学者が深宇宙探査を推進するAIモデルを開発