Снимки телескопа Джеймс Уэбб научились делать четче: представлен софт, исправляющий врожденный дефект детектора

Телескоп «Джеймс Уэбб» стал триумфом современной инженерной мысли. Он видит Вселенную с такой четкостью, о которой астрономы прошлого могли только мечтать. Но даже у самых совершенных инструментов бывают свои недостатки. Вскоре после начала работы выяснилось, что один из режимов телескопа — интерферометрический — не оправдывал ожиданий.

Инструмент работал, но не так, как должен был. Данные получались более зашумленными, а точность, необходимая для обнаружения тусклых объектов у ярких звезд, не достигалась. Проблема была не в механике или базовой оптике, а на уровне физики кремниевого детектора. Команда ученых создала программу, чтобы исправить этот дефект.

Что такое интерферометрия и зачем она «Уэббу»?

Чтобы разглядеть экзопланету рядом с ее звездой, нужна очень высокая четкость изображения. А обычные телескопы, даже такие мощные, как JWST, имеют предел разрешения.

Здесь на помощь приходит метод апертурно-маскирующей интерферометрии (AMI). Вместо того чтобы использовать все зеркало телескопа, перед ним ставится специальная маска с семью отверстиями. Свет, проходящий через разные пары отверстий, интерферирует — световые волны складываются, создавая на детекторе сложный узор из полос. Анализируя этот узор, можно восстановить изображение с разрешением, как у телескопа размером в расстояние между самыми отдаленными друг от друга отверстиями. Это позволяет заглянуть гораздо ближе к звезде, чем при обычном наблюдении.

Именно этот режим на инструменте NIRISS телескопа «Уэбб» и начал показывать результаты хуже, чем было заложено в расчетах. Что же пошло не так?

Дьявол в деталях: эффект «ярче-толще»

Виновником оказался физический процесс в самом детекторе, известный как «эффект ярче-толще» (Brighter-Fatter Effect, BFE). Когда фотон света попадает в пиксель детектора, он выбивает электрон, создавая электрический заряд. Чем ярче свет, тем больше заряда накапливается в пикселе.

Проблема в том, что при высоком уровне заряда он начинает «расталкивать» соседние заряды внутри кремниевой подложки. Это приводит к тому, что часть электронов мигрирует в соседние пиксели. В результате яркий точечный источник на изображении выглядит немного размытым, то есть кажется и ярче, и толще, чем есть на самом деле.

На обычной фотографии это может быть незаметно. Но для интерферометрии, где важна точнейшая форма каждой интерференционной полосы, такая нелинейная деформация выступает серьезной помехой. Она сильно искажает данные, делая точные измерения невозможными.

Старый подход: попытка «вылечить» результат

Традиционные методы обработки данных пытались решить проблему «в лоб». Они брали уже искаженное изображение и пробовали применить к нему серию математических коррекций, чтобы вернуть все как было. Это называется обратное моделирование.

Но BFE — процесс нелинейный и самовзаимодействующий. То, как заряд мигрирует из одного пикселя, зависит от того, сколько заряда в его соседях, а это, в свою очередь, зависит от миграции из их соседей. Простой формулы для отмены этого эффекта не существует. В итоге астрономам приходилось отбрасывать большую часть данных, где эффект был особенно силен, теряя драгоценное наблюдательное время и чувствительность.

Нужен был совершенно другой подход.

Новая философия: создать цифрового двойника

Авторы исследования, создавшие фреймворк AMIGO, пошли другим путем. Их идея была простой и одновременно гениальной.

Зачем пытаться исправить испорченное изображение, если можно создать модель, которая предскажет его в точности со всеми искажениями?

Это называется прямое моделирование (forward modeling). Команда AMIGO построила полную математическую модель всего пути света: от главного зеркала телескопа, через маску с отверстиями, через всю оптическую систему и, наконец, на детектор, где и происходит эффект BFE.

Логика такая: если ваша симуляция способна взять идеальный сигнал (например, от звезды и планеты) и на выходе выдать точно такое же искаженное изображение, какое мы видим в реальности, значит, ваша модель абсолютно точно описывает всю физику процесса. А раз у вас есть такая точная модель, вы можете запустить процесс в обратную сторону: взять реальные данные и вычислить, каким должен был быть исходный, чистый сигнал.

Гибридная модель: физика плюс нейросеть

На бумаге все выглядит просто, но как смоделировать сам эффект BFE? Он описывается сложными дифференциальными уравнениями, которые трудно решить напрямую.

Авторы создали гибридную модель. Вся известная часть системы — оптика, дифракция, работа зеркал — описывается точными физическими формулами. А для моделирования миграции заряда — самой сложной и не до конца изученной части — они встроили внутрь этой физической модели небольшую, узкоспециализированную нейронную сеть.

Единственная задача этой нейросети — научиться предсказывать, как заряд будет перетекать между пикселями в зависимости от их освещенности.

Вся система, от астрофизического объекта до конечных данных с детектора, была сделана сквозным образом дифференцируемой. Это математический термин, который, по сути, означает, что модель может сама эффективно обучаться. Она может вычислить, как малейшее изменение на входе (например, яркости планеты) повлияет на каждый пиксель на выходе. Это позволяет очень быстро и точно подбирать параметры исходного сигнала, чтобы он соответствовал наблюдениям.

Вердикт: AMIGO возвращает телескопу его зрение

Для проверки разработки, команда применила свой фреймворк к архивным данным наблюдений звезды HD 206893, у которой, как известно, есть спутники.

Предыдущие попытки анализа этих данных с помощью старых методов давали неточный результат. AMIGO же не только обнаружил известный спутник HD 206893 B, но и вытащил из шума сигнал от еще более тусклого и близкого к звезде объекта — HD 206893 c. Астрометрические и фотометрические измерения, полученные с помощью AMIGO, полностью совпали с данными других, наземных инструментов, подтвердив высокую точность нового метода.