एआई टूल ब्रह्मांड की छवियों से वायुमंडलीय धुंधलेपन को दूर करने में मदद

नई दिल्ली: वैज्ञानिकों ने एक प्रसिद्ध कंप्यूटर-विज़न एल्गोरिथम को अनुकूलित किया है, जो तेजी से काम करता है और अधिक यथार्थवादी चित्र बनाता है, और इसे जमीन-आधारित दूरबीनों से खगोलीय छवियों पर लागू किया है। उन्होंने कहा कि नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी, अमेरिका और बीजिंग, चीन में सिंघुआ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का यह नवाचार त्रुटियों को दूर करने और खगोलीय छवियों में "धुंधलापन" को हल करने में मदद कर सकता है। यह शोध मंथली नोटिस ऑफ द रॉयल एस्ट्रोनॉमिकल सोसायटी जर्नल में प्रकाशित हुआ है। "खगोलीय छवियों का उपयोग विज्ञान के लिए किया जाता है।

छवियों को सही तरीके से साफ करके हम अधिक सटीक डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एल्गोरिथ्म कम्प्यूटेशनल रूप से वातावरण को हटाता है, भौतिकविदों को बेहतर वैज्ञानिक माप प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। अध्ययन के वरिष्ठ लेखक नॉर्थवेस्टर्न की एम्मा अलेक्जेंडर ने कहा, "दिन के अंत में, छवियां भी बेहतर दिखती हैं।" पृथ्वी के वायुमंडल के कारण होने वाला धुंधलापन जिसके माध्यम से दूर की वस्तुओं से आने वाला प्रकाश गुजरता है, एक मुद्दा बन जाता है जब खगोल वैज्ञानिक ब्रह्मांडीय डेटा निकालने के लिए छवियों का विश्लेषण करते हैं।

आकाशगंगाओं के स्पष्ट आकार का अध्ययन खगोलविदों को बड़े पैमाने पर ब्रह्माण्ड संबंधी संरचनाओं के गुरुत्वाकर्षण प्रभावों का पता लगाने में मदद करता है। हालाँकि, वायुमंडलीय धुंधलापन छवि को इस तरह से धुंधला कर देता है जो आकाशगंगाओं के आकार को विकृत कर सकता है और उन्हें गोल या अधिक फैला हुआ दिखाई देता है। धुंधलेपन को हटाने से वैज्ञानिकों को आकार का सटीक डेटा एकत्र करने में मदद मिलती है। अलेक्जेंडर ने कहा, "यदि आप एक जमीन-आधारित टेलीस्कोप से एक छवि देखते हैं, तो एक आकृति विकृत हो सकती है। यह जानना मुश्किल है कि यह गुरुत्वाकर्षण प्रभाव या वातावरण के कारण है।"

इस चुनौती से निपटने के लिए, अलेक्जेंडर की टीम ने खगोलीय छवियों पर प्रशिक्षित गहन-शिक्षण नेटवर्क के साथ एक अनुकूलन एल्गोरिथ्म को जोड़ा, जिसमें वेरा सी. रुबिन ऑब्जर्वेटरी (वर्तमान में चिली में निर्माणाधीन) के अपेक्षित इमेजिंग मापदंडों से मेल खाने वाले सिम्युलेटेड डेटा शामिल थे। परिणामी टूल ने ब्लर हटाने के क्लासिक तरीकों की तुलना में 38.6 प्रतिशत कम त्रुटि और आधुनिक तरीकों की तुलना में 7.4 प्रतिशत कम त्रुटि वाली छवियां तैयार कीं। "अब हम इस उपकरण को पास करते हैं, इसे खगोल विज्ञान विशेषज्ञों के हाथों में डालते हैं," अलेक्जेंडर ने कहा। "हमें लगता है कि यह सबसे यथार्थवादी डेटा प्राप्त करने के लिए आकाश सर्वेक्षण के लिए एक मूल्यवान संसाधन हो सकता है।" उपकरण का उपयोग करने में रुचि रखने वाले खगोलविदों के लिए, ओपन-सोर्स, उपयोगकर्ता के अनुकूल कोड और संबंधित ट्यूटोरियल ऑनलाइन उपलब्ध हैं।