Космические телескопы требуют частой перекалибровки в силу их деградации, связанной с интенсивным воздействием излучения и бомбардировками частицами. Нейросеть NASA позволяет решить эту задачу дистанционно, открывая возможность обработки изображений из удаленных от Земли телескопов, прямая калибровка которых невозможна.
Ранее для калибровки телескопов в NASA использовали метеорологические ракеты — небольшие ракеты, находящиеся в космосе всего около 15 минут. Эти ракеты нужны для того, чтобы зарегистрировать излучение на длинах волн, поглощаемых атмосферой и недоступных для наблюдения с Земли. Сравнивая изображения с метеорологических ракет и телескопов, можно определить уровень деградации последних. Однако полеты ракет происходят недостаточно часто, они сложны, а угол обзора на изображениях является фиксированным. Помимо этого, такой метод калибровки невозможен при нахождении телескопов в дальнем космосе.
Нейросеть NASA обучена распознавать определенные события — вспышки на Солнце — на изображениях с телескопов. Обучающий датасет состоял из изображений, полученных с метеорологических ракет. После обучения модель начала идентифицировать солнечные вспышки независимо от степени ухудшения качества объектива телескопа и определять параметры калибровки, требуемые для точного восстановления изображения. Важным результатом, полученным в NASA, является возможность нейросети распознавать события на нескольких длинах волн. Эффективность модели оказалась достаточной для использования в качестве альтернативы метеорологическим ракетам.
