चीनी वैज्ञानिकों ने गहरी अंतरिक्ष इमेजिंग को बढ़ावा देने के लिए एस्टेरिस एआई बनाया, जिससे मंद आकाशगंगाओं का पता चलता है और खगोल विज्ञान आगे बढ़ता है। Chinese scientists created ASTERIS AI to boost deep-space imaging, revealing faint galaxies and advancing astronomy.

सिंघुआ विश्वविद्यालय के चीनी वैज्ञानिकों ने ए. एस. टी. ई. आर. आई. एस. नामक एक ए. आई. मॉडल विकसित किया है जो शोर को कम करके और धुंधली खगोलीय वस्तुओं का पता लगाने में सुधार करके गहरे अंतरिक्ष की इमेजिंग को बढ़ाता है। Chinese scientists from Tsinghua University have developed an AI model named ASTERIS that enhances deep-space imaging by reducing noise and improving detection of faint celestial objects. स्व-पर्यवेक्षित स्थानिक-समयिक डेनोइजिंग और एक फोटोमेट्रिक अनुकूली स्क्रीनिंग तंत्र का उपयोग करते हुए, मॉडल 3 डी वॉल्यूम के रूप में दूरबीन डेटा की प्रक्रिया करता है, 1.0 परिमाण से संवेदनशीलता बढ़ाता है और प्रारंभिक ब्रह्मांड से 160 से अधिक उच्च-लाल-विस्थापन आकाशगंगा उम्मीदवारों की खोज को सक्षम करता है - पिछली दरों को तीन गुना कर देता है। Using self-supervised spatiotemporal denoising and a photometric adaptive screening mechanism, the model processes telescope data as 3D volumes, increasing sensitivity by 1.0 magnitude and enabling the discovery of over 160 high-redshift galaxy candidates from the early universe—tripling prior rates. जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप के आंकड़ों पर लागू होने पर, इसने मध्य-अवरक्त तरंग दैर्ध्य में अवलोकनों का विस्तार किया और वस्तुओं को पहले की तुलना में 2.5 गुना कम प्रकाश में प्रकट किया। Applied to James Webb Space Telescope data, it extended observations into mid-infrared wavelengths and revealed objects 2.5 times fainter than before. यह तकनीक कई दूरबीनों के साथ संगत है और अगली पीढ़ी की वेधशालाओं में संभावित उपयोग के साथ डार्क एनर्जी, डार्क मैटर और एक्सोप्लैनेट पर अनुसंधान को आगे बढ़ा सकती है। The technology is compatible with multiple telescopes and could advance research on dark energy, dark matter, and exoplanets, with potential use in next-generation observatories. निष्कर्ष साइंस में प्रकाशित किए गए थे। The findings were published in Science.