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人工智能将詹姆斯·韦伯太空望远镜的数据分析速度从几年缩短到几天。它能为开创性的鲁宾天文台做什么？
人工智能算法可以锐化地面望远镜拍摄的自然模糊图像，揭示只有韦伯和哈勃等星载机器才能看到的细节。
来源:Space.com: NASA，太空探索和天文新闻人工智能图像处理将美国宇航局詹姆斯·韦伯太空望远镜的数据分析速度从几年缩短到几天甚至更短，带来了一系列突破性的发现，否则这些发现可能永远不会实现。
现在，该技术将用于提高位于智利的维拉·C·鲁宾天文台（最新的天文学强国）拍摄的图像质量，使它们看起来像从太空拍摄的一样清晰。
维拉 C. 鲁宾天文台 (Vera C. Rubin Observatory) 以美国天文学家的名字命名，他发现了暗物质存在的关键证据之一，坐落在智利安第斯山脉 8,770 英尺（2,673 米）的帕琼山 (Cerro Pachón) 顶部。该望远镜于去年开始运行。它每三个晚上扫描整个天空，旨在创建天空中物体运动的 10 年延时摄影。
它位于智利阿塔卡马沙漠（地球上最干旱的地区），这使得天文台受益于干燥的大气和全年晴朗的天空。尽管如此，鲁宾的观测结果还是受到了严重扭曲，因为来自遥远天体的光必须先穿过地球大气层，然后才能到达望远镜的探测器。
由加州大学圣克鲁斯分校 (UCSC) 的研究人员开发的一种新的人工智能算法现在将尝试消除这种失真并提高图像的分辨率，使它们看起来就像是从太空拍摄的一样。
“由于光线穿过时的大气湍流，地面望远镜会出现模糊现象，”加州大学圣迭戈分校天文学和天体物理学教授布兰特·罗伯逊（Brant Robertson）告诉 Space.com，他的团队开发了新的人工智能模型。 “我们在高性能技术上花费了大量资金来消除大气失真，但我们也可以训练人工智能机器学习模型来消除一些模糊。”
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