La atmósfera de la Tierra distorsiona la luz que proviene de estrellas, planetas y galaxias distantes antes de llegar a nuestros ojos, lo que resulta en imágenes astronómicas borrosas, llenas de errores que dificultan la comprensión de la naturaleza del universo. Para eliminar esta distorsión, los astrofísicos utilizan tecnologías que producen imágenes digitales más precisas, con menos ruido.
Una solución más eficiente fue dada a conocer a través de un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad Tsinghua en Beijing, en el que se ha presentado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) adaptado para afinar fotografías astronómicas. El algoritmo funciona más rápido y produce imágenes más realistas y nítidas que las tecnologías actuales, lo que permite a los físicos obtener mejores mediciones científicas.
La atmósfera terrestre y su efecto en las imágenes astronómicas
Cuando la luz emana de estrellas, planetas y galaxias distantes, viaja a través de la atmósfera de la Tierra antes de llegar a nuestros ojos. Nuestra atmósfera no solo bloquea ciertas longitudes de onda de luz, sino que también distorsiona la luz que llega a la Tierra. Incluso los cielos nocturnos despejados contienen aire en movimiento que afecta la luz que pasa a través de él. Es por eso que las estrellas brillan y por eso los mejores telescopios terrestres están ubicados en altitudes elevadas donde la atmósfera es más delgada.
Incluso las imágenes obtenidas por los mejores telescopios terrestres del mundo son borrosas debido a las bolsas de aire cambiantes de la atmósfera. Este desenfoque oscurece las formas de los objetos en las imágenes astronómicas, lo que a veces conduce a mediciones físicas llenas de errores esenciales para comprender la naturaleza de nuestro universo.
El nuevo algoritmo de IA para imágenes astronómicas
Los investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad Tsinghua en Beijing adaptaron un algoritmo de visión por computadora utilizado para afinar fotografías y, por primera vez, lo aplicaron a imágenes astronómicas de telescopios terrestres. También entrenaron el algoritmo de IA en datos simulados para que coincidieran con los parámetros de imágenes del Observatorio Vera C. Rubin, de modo que, cuando el observatorio abra el próximo año, la herramienta será instantáneamente compatible.
Para eliminar la distorsión atmosférica de una imagen, el algoritmo impulsa la imagen inicial a través de ocho capas de red, generando ocho imágenes intermedias. La imagen más antigua está arriba a la izquierda, y la imagen final está abajo a la derecha. El equipo combinó un algoritmo de optimización con una red de aprendizaje profundo entrenada en imágenes astronómicas, incluyendo datos simulados que coinciden con los parámetros de imágenes del Observatorio Vera C. Rubin.
El equipo también utilizó el algoritmo para corregir imágenes reales del telescopio Blanco, ubicado en el Observatorio Interamericano Cerro Tololo en Chile. Las imágenes resultantes, según los investigadores, son más claras y detalladas que las imágenes corregidas por las tecnologías actuales.
El equipo de investigación espera que esta nueva técnica permita a los astrofísicos recopilar datos más precisos y resolver algunos de los misterios más grandes del universo. El algoritmo también funciona más rápido que las tecnologías actuales, lo que significa que los científicos pueden obtener los datos que necesitan más rápido. “La corrección de la atmósfera suele ser muy lenta”, dijo Emma Alexander, autora principal del estudio. “Nuestro algoritmo es mucho más rápido que otras técnicas de corrección de la atmósfera”, agregó.
“La razón por la que las personas estudian el universo es para descubrir cosas nuevas”, comentó Alexander. “Nuestro algoritmo permite a los astrofísicos obtener datos más precisos, lo que significa que podrán hacer más descubrimientos”, señaló también, en alusión al positivo impacto que puede llegar a tener esta tecnología en futuras investigaciones.