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Al  algorithm unblurs the cosmos

 TRADUCTION PAERTIELLE 

L'algorithme d'IA débrouille le cosmos

par l'Université du Nord-Ouest

Une image simulée pour correspondre aux paramètres du Legacy Survey of Space and Time (LSST) de l'Observatoire Vera C. Rubin. Pour simuler l'image, les chercheurs ont pris des images haute résolution et sans atmosphère du télescope spatial Hubble (dans l'ensemble de données COSMOS), simulé les effets atmosphériques à l'aide d'un progiciel appelé GalSim avec les paramètres LSST branchés, puis sous-échantillonnés à la résolution inférieure de la LSST. Crédit : Emma Alexander/Northwestern University

Le cosmos serait bien meilleur si l'atmosphère terrestre ne le bombardait pas tout le temps.

Même les images obtenues par les meilleurs télescopes au sol du monde sont floues en raison des poches d'air changeantes de l'atmosphère. Bien qu'apparemment inoffensif, ce flou obscurcit les formes des objets dans les images astronomiques, conduisant parfois à des mesures physiques remplies d'erreurs qui sont essentielles pour comprendre la nature de notre univers.

Des chercheurs de l'Université Northwestern et de l'Université Tsinghua de Pékin ont dévoilé une nouvelle stratégie pour résoudre ce problème. L'équipe a adapté un algorithme de vision par ordinateur bien connu utilisé pour affiner les photos et, pour la première fois, l'a appliqué à des images astronomiques provenant de télescopes au sol. Les chercheurs ont également formé l'algorithme d'intelligence artificielle (IA) sur des données simulées pour correspondre aux paramètres d'imagerie de l'observatoire Vera C. Rubin. Ainsi, lorsque l'observatoire ouvrira l'année prochaine, l'outil sera instantanément compatible.

Alors que les astrophysiciens utilisent déjà des technologies pour supprimer le flou, l'algorithme adapté basé sur l'IA fonctionne plus rapidement et produit des images plus réalistes que les technologies actuelles. Les images résultantes sont sans flou et plus fidèles à la réalité. Ils sont aussi beaux, bien que ce ne soit pas le but de la technologie.

"Le but de la photographie est souvent d'obtenir une jolie image", a déclaré Emma Alexander de Northwestern, auteur principal de l'étude. "Mais les images astronomiques sont utilisées pour la science. En nettoyant les images de la bonne manière, nous pouvons obtenir des données plus précises. L'algorithme supprime l'atmosphère par calcul, permettant aux physiciens d'obtenir de meilleures mesures scientifiques. En fin de compte, les images se regardeent mieux aussi."

Regardez le bruit disparaître à mesure que les images passent du traitement "avant" au traitement "après". Crédit : Nord-Ouest

La recherche sera publiée le 30 mars dans les avis mensuels de la Royal Astronomical Society.

Alexander est professeur adjoint d'informatique à la McCormick School of Engineering de Northwestern, où elle dirige le Bio Inspired Vision Lab. Elle a co-dirigé la nouvelle étude avec Tianao Li, étudiante de premier cycle en génie électrique à l'Université Tsinghua et stagiaire de recherche dans le laboratoire d'Alexandre.

Lorsque la lumière émane d'étoiles, de planètes et de galaxies lointaines, elle traverse l'atmosphère terrestre avant d'atteindre nos yeux. Non seulement notre atmosphère bloque certaines longueurs d'onde de lumière, mais elle déforme également la lumière qui atteint la Terre. Même un ciel nocturne clair contient encore de l'air en mouvement qui affecte la lumière qui le traverse. C'est pourquoi les étoiles scintillent et pourquoi les meilleurs télescopes au sol sont situés à haute altitude, là où l'atmosphère est la plus mince.

"C'est un peu comme regarder du fond d'une piscine", a déclaré Alexander. "L'eau repousse la lumière et la déforme. L'atmosphère est, bien sûr, beaucoup moins dense, mais c'est un concept similaire."

Les chercheurs ont utilisé l'algorithme d'IA pour supprimer le flou atmosphérique simulé, révélant l'image fidèle à la réalité. Crédit : Emma Alexander/Northwestern University

Le flou devient un problème lorsque les astrophysiciens analysent des images pour en extraire des données cosmologiques. En étudiant les formes apparentes des galaxies, les scientifiques peuvent détecter les effets gravitationnels des structures cosmologiques à grande échelle, qui dévient la lumière sur son chemin vers notre planète. Cela peut faire apparaître une galaxie elliptique plus ronde ou plus étirée qu'elle ne l'est réellement. Mais le flou atmosphérique tache l'image d'une manière qui déforme la forme de la galaxie. La suppression du flou permet aux scientifiques de collecter des données de forme précises.

"De légères différences de forme peuvent nous renseigner sur la gravité dans l'univers", a déclaré Alexander. "Ces différences sont déjà difficiles à détecter. Si vous regardez une image d'un télescope au sol, une forme peut être déformée. Il est difficile de savoir si cela est dû à un effet gravitationnel ou à l'atmosphère."

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COMMENTAIRE

Les médias  nous inondent actuellement  d informations  sur les performances  à attendre  de l ' IA , l intelligence artificicielle .L'accent est mis en particulier  sur les bénéfices que l  IA  aménerait  sur le traitement des images .Mais le 

 cas le plus cité est celui de détéction des  tumeurs  par clichés X   ou par scanner etc  ... L ' avantage de l 'IA  vient dans ce cas là  non pas de la  disparition du flou mais  de l utilisation  d un  gros stock de données    X  augmentant   la diversité des signes de tumeurs  ....Il n en n est pas de meme pour  le flou provoqué par notre couche d air atmosphérique  .... Constituer  une base de données avec toutes  les images d  une étoime XYZ     ce n est guère plus  que d additionner  des  variances ' (des écarts types )  ....Et  de statistiques  dispersées vous n obtiendrez

jamais  une certitude  !  Vouloir tirer de belles images nettes et précisers   d une réalité    perçue  insuffisament    c est donner des lunettes déformantes   mais les vouloir esthétiquement belles  ...Mais biaisées !!!

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More information: Galaxy image deconvolution for weak gravitational lensing with unrolled plug-and-play ADMM, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2023).

Journal information: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 

Provided by Northwestern University 

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