AI 赋能地面望远镜，成像清晰度直追太空级

近期，加州大学圣克鲁兹分校团队推出一套名为 Neo 的人工智能模型，用于提升地基望远镜的成像质量。通过校正大气湍流引起的模糊，Neo 使智利薇拉・C・鲁宾天文台获取的图像清晰度直逼太空望远镜水平。这项创新不仅提高了分辨率，也显著加快了天文发现的节奏。

薇拉・C・鲁宾天文台坐落在智利安第斯山脉高海拔地区，干燥少云的环境非常利于观测。但即便如此，光线穿过地球大气时仍会因湍流而被抹糊。为破解这一难题，研究团队借助日本昴星望远镜的观测资料与哈勃空间望远镜的图像来训练 Neo，让模型能补全地面观测图像中因大气造成的细节缺失。

Neo 的实际表现十分出色：它可将天体形态参数的测量精度提升 2—10 倍，帮助科学家更清晰地区分遥远恒星与星系的结构轮廓。该技术不仅改善空间成像质量，也为科研人员带来更高效的数据分析工具。

加州大学教授布兰特・罗伯逊表示，这项技术能大幅压缩数据分析周期，特别是在面对海量观测数据时优势明显。传统流程已难以匹配数据产出速度，而 Neo 能把原本需要数年的分析工作压缩到数天。他强调，人工智能并非取代天文学家，而是作为助力，帮助他们更快取得科学发现。

目前，经算法处理后的天文图像已向其他科研团队与公众开放，用于进一步研究。这一突破性技术有望持续推动天文学的发展，并让对尖端设备的投资回报最大化。

划重点：  

🌌 Neo AI 可把地基望远镜成像提升到接近太空望远镜的水准。  

🚀 团队用哈勃与昴星望远镜数据训练模型，显著提升分辨率。  

🔭 该技术大幅加快发现进度，助力科研人员高效处理海量数据。