ხელოვნური ნეირონული ქსელი მკაფიო გამოსახულების მისაღებად

ხელოვნური ნეირონული ქსელი მკაფიო გამოსახულების მისაღებად

 რაც არ უნდა თანამედროვე იყოს ტელესკოპი, ის თავისივე აპერტურით არის შეზღუდული, ანუ ლინზის ან სარკის დიამეტრით. რაც უფრო დიდია აპერტურა, მით უფრო მეტი სინათლე ხვდება ობიექტივში და მით უფრო მაღალი ხარისხის არის მიღებული გამოსახულება. თუმცა, შვეიცარიის ფედერალური ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მკვლევარებმა, ე.წ. ნაიქვისთ-შენონის თეორემით განსაზღვრებადი ფუნდამენტური შეზღუდვების გადალახვის მეთოდი მოიგონეს. მეთოდის არსი, ორი კონკურენტი ხელოვნური ნეირონული ქსელების გამოყენებაშია, რომელთაც წინასწარი სპეციალური სწავლების პროცესი აქვთ გავლილი.

 ნეირონული ქსელები, პროფესორ ქევინ შავინსკის ჯგუფმა შექმნა და მანვე მოახდინა ქსელის სწავლება, გალაქტიკებისა და სხვა კოსმოსური ობიექტების ხარისხიანი გამოსახულებების შედარებით, ხელოვნურად შემცირებული ხარისხისა და გარჩევადობის შესაძლებლობის მქონე გამოსახულებებთან. ამის მერე, ნეირონულ ქსელებს უკუამოცანა დაავალეს, უხარისხოს გადაქცევა ხარისხიან გამოსახულებად.

 შვეიცარიელი მკვკლევარების მიერ შექმნილ სისტემაში, ორი დამოუკიდებელი, კონკურენტი ნეირონული ქსელი გამოიყენება. ასეთ ტექნოლოგიას ”generative adversarial network” ეწოდება, რომელიც უფრო რთულ წინასწარ სწავლებას მოითხოვს, რაც მაღალი წარმადობის კომპიუტერის გამოყენების შემთხევავშიც კი რამდენიმე საათი გრძელდება. გამოსახულება იმაზე უკეთესი გამოდის, ვიდრე ერთი ნეირონული ქსელის გამოყენებისას.

 ნეირონული ქსელების სწავლებით, კოსმოსური ობიექტების ისეთი წვრილმანების აღდგენა მოხერხდა, რომელთა დანახვა ტელესკოპებს არ შეუძლია, მათი ოპტიკური სისტემების შეზღუდული შესაძლებლობების გამო. მიღებულ გამოსახულებას, მაღალი ხარისხის ორიგინალურ გამოსახულებაზე უკეთესი დეტალიზაცია ჰქონდა, ხოლო ეს ტექნოლოგია გაცილებით კარგ შედეგს იძლევა, ვიდრე სიმკვეთრის გაუმჯობესების ტექნოლოგია (deconvolution), რომელსაც ”ჰაბლით” გადაღებულო ფოტოების დასამუშავებლად იყენებენ.

 უკვე არსებული ფოტოარქივების ამ ტექნოლოგიით ახალი გადამუშვების გარდა, მოხდება ყველა ახალი ფოტოების გადამუშავებაც, რომლებიც ”ჰაბლიდან” და (მომავალში)”ჯეიმს უებიდან” გადმოიცემა, რაც სამყაროს სტრუქტურასა და მის სიღრმეებში მიმავალი პროცესების შესახებ მეტ ინფორმაციას მოგვცემს.

 უახლოეს მომავალში, რიგი აუცილებელი სამუშაოების ჩატარების მერე, შვეიცარიელი მკვლევარები, მათ მიერ შექმნილი ნეირონული ქსელების კოდს ყველასათვის ხელმისაწვდომს გახდიან(როგორ მუშაობს ტელესკოპი; კვანტური მექანიკა დიდ ტელესკოპებს ჯართად გადააქცევს?).

Show Comments Hide Comments

კომენტარის დატოვება

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო. აუცილებელი ველები მონიშნულია *