即使是最先进的地面望远镜在近视问题上也会遇到困难。这通常不是它们本身的过错，而是不得不穿过地球不断变化的 the atmospheric interferences（大气干扰）的困境。尽管这对普通观众来说并不理想，但它会极大地阻碍研究人员构建宇宙准确图像的能力——无论是字面上还是比喻上。然而，通过将现有的开源计算机视觉人工智能算法应用于望远镜技术，研究人员发现他们能够改进我们的宇宙观测。
正如本月发表在《皇家天文学会月报》上的一篇论文所详细介绍的，来自西北大学和北京清华大学的一组科学家最近使用模拟数据训练了一款人工智能，这些数据旨在匹配即将开放的位于智利北部中心的维拉·C·鲁宾天文台的成像参数。正如西北大学的公告所解释的，虽然类似的技术已经存在，但新算法能更快、更真实地产生清晰、高分辨率的宇宙景象。
“摄影的目标通常是获得一张漂亮、好看的图像。但天文学图像用于科学研究，”西北大学计算机科学副教授、该研究的资深作者Emma Alexander说道。Alexander 解释说，正确地清理图像数据有助于天文学家获得更准确的数据。由于人工智能算法通过计算来完成这项工作，物理学家可以获得更好的测量结果。
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这些结果不仅仅是更漂亮的星系肖像，更是更可靠的研究来源。例如，分析星系的形状可以帮助确定一些宇宙最大天体所受到的引力效应。模糊的图像——无论是由于低分辨率技术还是大气干扰——都会降低科学家们的可靠性和准确性。根据该团队的工作，优化工具生成的图像误差比经典去模糊方法低约 38%，比现有的现代方法低约 7%。
更重要的是，该团队的人工智能工具、代码和教程指南已在线免费提供。今后，任何有兴趣的天文学家都可以下载并利用该算法来改进他们自己的天文台的望远镜，从而获得更好、更准确的数据。
“现在我们将这个工具交给天文学专家，”Alexander 继续说道。“我们认为这可以成为天象观测的一项宝贵资源，以获得尽可能真实的数据。”在此之前，天文学爱好者可以期待鲁宾天文台在 2024 年正式开放开始其深空恒星观测时，获得更详细的结果。
