As próximas imagens do Observatório Rubin podem se comparar às do telescópio espacial. Veja como

O algoritmo modela o desfoque causado pela atmosfera da Terra e o neutraliza, produzindo imagens nítidas e claras.

Um exemplo de uma imagem típica de um Subaru (à esquerda), sua nitidez usando técnicas previamente estabelecidas (ao centro) e a imagem final com nitidez obtida pelo ImageMM (à direita). (Crédito da imagem: Yashil Sukurdeep (Universidade Johns Hopkins) et al/Telescópio Subaru.) 

Um novo algoritmo capaz de transformar imagens de telescópios terrestres, removendo o efeito de desfoque da atmosfera, para produzir uma imagem o mais perfeita possível, concluiu com sucesso os testes no Telescópio Subaru de oito metros, em Mauna Kea, no Havaí. O próximo passo é aplicá-lo às imagens do Observatório Vera C. Rubin, quando este iniciar suas operações científicas ainda este ano. 

O algoritmo revolucionário foi desenvolvido pelo matemático Yashil Sukurdeep, da Johns Hopkins.

"Batizamos nosso algoritmo de 'Image MM' porque, em sua essência, ele se baseia no método Majorização-Minimização, ou MM — uma técnica matemática elegante que adaptamos de uma nova maneira para explorar o cosmos", disse Sukurdeep em um comunicado.

Telescópios terrestres sempre estiveram em desvantagem em comparação com observatórios espaciais, como o Hubble e o Telescópio Espacial James Webb , porque a luz precisa atravessar a atmosfera da Terra para alcançá-los. A atmosfera distorce a luz como resultado de pequenas, mas constantes, flutuações de temperatura, pressão, quantidade de poeira no ar e assim por diante. Essas distorções, que os astrônomos chamam de "visão", são o que faz as estrelas parecerem cintilar.

Os astrônomos, portanto, buscam constantemente aprimorar suas imagens terrestres e aproximá-las o máximo possível da resolução máxima teórica de um telescópio, conhecida como limite de Dawes. A óptica adaptativa é uma técnica popular, que envolve projetar um laser no céu para criar uma estrela-guia artificial e, em seguida, realizar pequenos ajustes no formato da óptica do telescópio para corresponder às distorções da estrela-guia e neutralizar os efeitos da visão.

"Os astrônomos já possuem ferramentas muito sofisticadas para analisar dados de imagens de telescópios, mas elas não removem todo o ruído, não removem todo o desfoque e não lidam muito bem com valores de pixels ausentes", disse Sukurdeep. "Nossa estrutura consegue recuperar uma imagem quase perfeita a partir de uma série de observações imperfeitas."

O ImageMM funciona modelando como a luz de objetos no céu noturno viaja através da atmosfera distorcida e, então, aplicando esse modelo às imagens.

"Pense na atmosfera como uma cortina transparente e inquieta, em constante movimento e cintilação, de modo que a cena por trás dela sempre pareça borrada", disse Sukurdeep. "Nosso algoritmo aprende a enxergar além dessa cortina, reconstruindo a imagem nítida e estática escondida atrás dela." 

Até agora, o algoritmo ImageMM foi testado no telescópio Subaru, retornando imagens mais nítidas e detalhadas do que o que era possível anteriormente com o observatório de propriedade japonesa. 

Agora, a intenção é usá-lo em imagens do Observatório Vera C. Rubin, no Chile, especialmente porque um dos objetivos científicos de Rubin é mapear a distribuição da matéria escura no universo medindo como a massa da matéria escura distorce sutilmente o espaço, fazendo com que as imagens das galáxias sejam fracamente afetadas por lentes gravitacionais e, portanto, pareçam ligeiramente deformadas.

O efeito das lentes gravitacionais fracas não é tão dramático quanto o das lentes fortes, que produzem arcos de luz maravilhosos que se estendem ao redor de aglomerados de galáxias e múltiplas imagens de galáxias de fundo, o que significa que observações cuidadosas devem ser feitas para detectar as lentes fracas. O ImageMM pode aprimorar as imagens de galáxias já impressionantes de Rubin, tornando as medições de lentes fracas mais precisas.

"Quando se trata de observatórios terrestres de bilhões de dólares, obter até mesmo um pequeno grau de profundidade e melhoria de qualidade com essas observações pode ser enorme", disse Tamás Budavári, da Universidade Johns Hopkins.

Embora os telescópios espaciais ainda produzam imagens melhores, eles tendem a ter campos de visão estreitos, enquanto o Rubin tem um campo de visão muito mais amplo, de 3,5 graus, ou aproximadamente o diâmetro angular de sete luas cheias . Portanto, usar o ImageMM para aprimorar as imagens do Rubin lhe dará uma enorme vantagem, mesmo que a qualidade geral das imagens do Hubble e do James Webb seja superior.

"Nunca teremos a verdade absoluta, mas achamos que isso é o mais próximo que podemos chegar da perfeição [para telescópios terrestres]", disse Sukurdeep.

Space.com