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A拯救百亿美元设备：科学家用AI技术修复韦伯太空望远镜视觉缺陷

热点资讯 2025年10月31日 18:11 2 admin
A拯救百亿美元设备：科学家用AI技术修复韦伯太空望远镜视觉缺陷

信息来源：https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2025/10/554132.shtm

一项来自澳大利亚的突破性软件解决方案正在改写太空望远镜维修的历史。悉尼大学研究团队开发的人工智能系统成功修复了詹姆斯·韦伯太空望远镜的图像模糊问题，避免了耗资巨大的太空维修任务，同时将这台价值100亿美元的太空观测设备的性能提升到前所未有的水平。这一成就不仅解决了困扰韦伯望远镜的技术难题，更为未来深空探测器的远程维护开创了全新模式。

韦伯太空望远镜自2021年发射以来，一直被誉为人类观测宇宙的最强工具。然而，就像1990年哈勃太空望远镜发射后发现的光学缺陷一样，韦伯望远镜也面临着影响其观测精度的技术挑战。不同的是，这次的解决方案不需要宇航员冒险进行太空维修，而是通过地面的软件创新实现了完美修复。

这项技术突破的核心在于一个名为AMIGO的智能校准系统，它通过先进的机器学习算法和精确的光学建模，从根本上消除了影响望远镜图像质量的电子失真。研究团队的成功不仅拯救了韦伯望远镜的关键科学功能，更展示了人工智能在解决复杂工程问题方面的巨大潜力。

技术挑战的发现与诊断

韦伯望远镜搭载的孔径遮罩干涉仪是整个观测系统中唯一由澳大利亚设计的组件，由悉尼大学物理学院教授Peter Tuthill领衔研发。这一精密仪器的工作原理基于干涉测量法，通过整合望远镜主镜不同区域接收的光线信息，实现对恒星和系外行星的超高分辨率成像。

当韦伯望远镜开始科学观测任务时，研究人员很快发现干涉仪的性能受到了意外因素的影响。问题的症结在于红外相机探测器中存在微弱但持续的电子失真现象。这些看似微不足道的电子信号异常导致图像出现细微模糊，严重影响了望远镜捕捉暗弱天体细节的能力。

这种失真的具体表现是电荷在探测器中的轻微扩散，导致原本应该集中在单一像素上的光子信息泄漏到相邻像素中。虽然这种扩散的程度极其微小，但对于需要极高精度的天文观测而言，这种影响是致命的。特别是在观测系外行星或其他暗弱天体时，任何细微的信号损失都可能导致关键科学数据的丢失。

问题的复杂性在于，这种电子失真并非简单的硬件故障，而是探测器在太空极端环境中运行时的固有特性。传统的解决方案通常需要对硬件进行物理调整或更换，这在距离地球150万公里的拉格朗日L2点几乎是不可能完成的任务。

人工智能驱动的创新解决方案

A拯救百亿美元设备：科学家用AI技术修复韦伯太空望远镜视觉缺陷

提升JWST图像清晰度：上图所示为星系NGC 1068、木卫一伊奥和沃尔夫-拉叶星137的原始数据图像，下图是经过该研究处理流程优化后的锐化（去模糊）图像。图片来源：悉尼大学

面对这一技术挑战，悉尼大学的研究团队选择了一条全新的路径。在Peter Tuthill教授和麦考瑞大学副教授Benjamin Pope的共同指导下，博士生Louis Desdoigts和Max Charles开始开发一套完全基于软件的校准技术。

AMIGO系统的核心创新在于其对韦伯望远镜光学系统和电子设备的精确数字建模。研究团队利用先进的神经网络技术，构建了一个能够准确模拟望远镜在太空环境中运行状态的虚拟系统。这个数字孪生不仅包含了光学元件的特性，还精确复现了探测器中电子行为的细微差异。

通过大量的观测数据和机器学习算法，AMIGO系统能够识别和量化每个像素中电荷扩散的具体模式。这种识别过程需要处理极其复杂的信号特征，因为电子失真往往与真实的天文信号交织在一起，需要极高的算法精度才能准确分离。

系统的校正算法设计尤为巧妙。它不是简单地对图像进行后处理，而是从信号获取的根本层面重新构建数据。通过逆向工程的方式，算法能够计算出在没有电子失真情况下探测器应该记录的真实信号，然后重新生成校正后的图像数据。

这种方法的优势在于它不仅能够消除已知的失真模式，还具备适应性学习能力。随着获得更多观测数据，AMIGO系统能够不断优化其校正算法，进一步提升图像质量和观测精度。

观测能力的革命性提升

AMIGO系统投入使用后，韦伯望远镜的观测能力发生了质的飞跃。最直观的成果体现在图像质量的显著改善上。经过AI校正的图像显示出前所未有的清晰度和细节丰富度，使天文学家能够观测到此前无法分辨的暗弱天体特征。

在系外行星观测方面，这一改进的意义尤为重大。研究团队成功直接成像了一颗环绕HD 206893恒星运行的暗弱系外行星，该恒星系统距离地球约133光年。这种直接成像能力对于研究系外行星的大气成分、轨道特征和形成历史具有重要价值。

更令人兴奋的是，改进后的系统还成功捕捉到了红棕矮星的详细图像。红棕矮星是介于行星和恒星之间的天体，质量不足以维持氢核聚变反应，因此极其暗淡难以观测。AMIGO系统的校正能力使韦伯望远镜能够以前所未有的精度研究这些神秘天体的特性。

在其他天文现象的观测中，改进效果同样显著。韦伯望远镜现在能够更清晰地拍摄黑洞喷流的精细结构，这对理解超大质量黑洞的活动机制具有重要意义。对木卫一伊奥火山活动的观测也达到了新的精度水平，为研究太阳系天体的地质活动提供了宝贵数据。

对于恒星风和星际介质的研究，AMIGO系统同样带来了突破。WR 137等沃尔夫-拉叶星的充满尘埃的星风结构现在能够被清晰解析，这有助于理解大质量恒星的演化过程和它们对周围星际环境的影响。

太空技术维护的新范式

这项成就的意义远超单纯的技术修复，它代表了太空探测器维护方式的根本性转变。传统上，太空设备一旦出现问题，解决方案往往局限于硬件冗余设计或复杂昂贵的太空维修任务。哈勃望远镜的维修历史就是这种传统模式的典型例子，前后进行了五次载人航天维修任务，每次都需要巨大的资源投入和技术风险。

AMIGO系统的成功证明，通过先进的软件技术和人工智能算法，许多看似需要硬件干预的问题都可以在地面通过软件更新来解决。这种方法不仅成本效益显著，而且响应速度快，风险相对较低。

这一模式的推广应用前景广阔。未来的深空探测任务，特别是那些距离地球极其遥远、无法进行物理维修的任务，都可以从这种软件驱动的维护方式中受益。从火星探测器到更遥远的星际探测器，都可能采用类似的AI校正技术来保持和提升其科学观测能力。

研究团队的工作还展示了国际科学合作的重要价值。澳大利亚虽然不是韦伯望远镜项目的主要参与者，但通过在关键技术组件上的贡献和后续的软件创新，成为了这一国际重大科学项目成功的关键因素。这种模式为其他国家和科研机构参与大型国际项目提供了有益启示。

Louis Desdoigts在谈到这项突破时表示："这项工作让韦伯望远镜的视野变得更加锐利。通过软件方案扩展望远镜的科学探测范围令人振奋，更难得的是这一切完全在实验室内完成。"这种在地面实验室中解决太空设备问题的能力，预示着未来太空技术发展的新方向。

随着人工智能技术的不断进步和在航天领域应用的深入，我们有理由相信，类似的软件解决方案将在未来的太空探索中发挥越来越重要的作用，为人类深入理解宇宙提供更强大的工具。

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