Un nuevo algoritmo capaz de transformar imágenes de telescopio terrestre al eliminar el efecto borrosa de la atmósfera para producir una imagen lo más perfecta posible ha completado con éxito las pruebas en el telescopio Subaru de ocho metros en Mauna Kea de Hawai. El siguiente paso es aplicarlo a las imágenes del Observatorio Vera C Rubin cuando comienza las operaciones científicas a finales de este año.
El algoritmo revolucionario fue desarrollado por el matemático de Johns Hopkins, Yashil Sukurdeep.
“Apoderamos nuestro algoritmo ‘Image MM’ porque, en esencia, se basa en el método Mayorization -Minimization o MM, una elegante técnica matemática que hemos adaptado de una nueva manera para explorar el cosmos”, dijo Sukurdeep en un comunicado.
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Los telescopios terrestres siempre han estado en desventaja en comparación con los observatorios espaciales como los telescopios espaciales Hubble y James Webb porque la luz tiene que pasar por la atmósfera de la Tierra para alcanzarlos. La atmósfera distorsiona la luz como resultado de fluctuaciones pequeñas pero siempre presentes en la temperatura, la presión, la cantidad de polvo en el aire, etc. Estas distorsiones, a las que los astrónomos se refieren como “viendo”, son lo que las estrellas parecen centellear.
Por lo tanto, los astrónomos están constantemente en una búsqueda para mejorar sus imágenes terrestres y llevarlas lo más posible a la resolución máxima teórica de un telescopio, conocida como el límite de Dawes. La óptica adaptativa es una técnica popular, que implica brillar un láser en el cielo para crear una estrella guía artificial y luego realizar ajustes minuciosos a la forma de la óptica del telescopio para que coincida con las distorsiones en la estrella guía y contrarrestar los efectos de la visión.
“Los astrónomos ya tienen herramientas muy sofisticadas para analizar datos de imágenes de los telescopios, pero no eliminan todo el ruido, no eliminan todo el desenfoque y no se ocupan muy bien con los valores de píxeles faltantes”, dijo Sukurdeep. “Nuestro marco puede recuperar una imagen casi perfecta de una serie de observaciones imperfectas”.
Imagemm funciona modelando cómo la luz de los objetos en el cielo nocturno viaja a través de la atmósfera distorsionante y luego aplicando este modelo a las imágenes.
“Piense en la atmósfera como una cortina transparente inquieta, constantemente cambiante y brillante, por lo que la escena detrás de ella siempre parece borrosa”, dijo Sukurdeep. “Nuestro algoritmo aprende a ver más allá de esa cortina, reconstruyendo la imagen fija y fija escondida detrás de ella”.
Hasta ahora, el algoritmo de Imagemm se ha probado en el telescopio Subaru, devolviendo imágenes más nítidas y más detalladas de lo que anteriormente era posible con el Observatorio de propiedad japonesa.
Ahora la intención es usarlo en imágenes del Observatorio Vera C. Rubin en Chile, particularmente porque uno de los objetivos científicos de Rubin es mapear la distribución de la materia oscura en el universo midiendo cómo la masa de la materia oscura deforma sutilmente el espacio, lo que hace que las imágenes de las galaxias sean liquidadas débilmente y, por lo tanto, parezcan ligeramente deformados. El efecto de la lente gravitacional débil no es tan dramático como la fuerte lente que produce maravillosos arcos de luz que se extienden alrededor de los grupos de galaxias y múltiples imágenes de galaxias de fondo, lo que significa que se deben tomar observaciones cuidadosas para detectar una lente débil. ImageMM puede agudizar las imágenes ya impresionantes de galaxias de Rubin, lo que hace que las mediciones de la lente débil sean más precisas.
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“Cuando se trata de observatorios terrestres de mil millones de dólares, obtener incluso un pequeño grado de profundidad y mejora de la calidad de estas observaciones puede ser enorme”, dijo Tamás Budavári de la Universidad Johns Hopkins.
Aunque los telescopios espaciales aún producirán mejores imágenes, tienden a tener campos de visión estrechos, mientras que Rubin tiene un campo de visión mucho más amplio de 3.5 grados, o aproximadamente el diámetro angular de siete lunas llenas. Por lo tanto, usar Imagemm para afilar las imágenes de Rubin le dará una gran ventaja incluso si la calidad de las imágenes de Hubble y James Webb es mayor en general.
“Nunca tendremos la verdad de tierra, pero creemos que esto es lo más cercano como se perfecta actualmente [for ground-based telescopes]”dijo Sukurdeep.
Un artículo que describe Imagemm y sus resultados de prueba se publicó el 29 de septiembre en la revista astronómica.