Uzay teleskoplarından elde edilen görüntülerde gürültü temizleme işlemi, astronomide önemli bir teknik zorluk oluşturuyor. Düşük foton sayısı nedeniyle bulanık ve gürültülü olan bu görüntüler, kapsamlı işleme süreçlerinden geçmek zorunda kalıyor.
AstroSURE adlı yeni sistem, bu soruna farklı bir yaklaşım getiriyor. Geleneksel yapay zeka yöntemleri, algoritmaları eğitmek için hem gürültülü hem de temiz referans görüntülere ihtiyaç duyarken, AstroSURE sadece gürültülü verilerle çalışabiliyor. Bu özellik, uzay biliminde büyük bir avantaj sağlıyor çünkü çoğu zaman temiz referans görüntü bulunmuyor.
Araştırmacılar, Noise2Noise, Stein's Unbiased Risk Estimator ve blind-spot tabanlı yöntemleri karşılaştırdı. Testler hem sentetik verilerle hem de Hubble Uzay Teleskopu ile Kanada-Fransa-Hawaii Teleskopu'ndan alınan gerçek gözlemlerle yapıldı.
Sonuçlar, sistemin özellikle zayıf ışık kaynaklarının tespit edilebilirliğini artırdığını gösteriyor. Hubble verilerinde domain-tutarlı başlatma işlemi sonrasında özellikle cesaret verici gelişmeler kaydedildi. Bu teknoloji, uzak galaksilerin ve diğer kozmik yapıların daha net incelenmesine imkan sağlayabilir.