Прогрес технологій призвів до створення цілком нових інструментів, що можуть перетворити вхідні дані у картинки, придатні для людського сприйняття. Група вчених на чолі з Торстеном Енсліном (Torsten Enßlin) з Інституту астрофізики імені Макса Планка в Гархінґу-бай-Мюнхен вже десять років займається теорією інформаційного поля. На основі цієї теорії команда розробила програму для візуалізації NIFTy. Вона може опрацьовувати зображення з різних джерел і різної якості, вивчаючи при цьому структурні властивості спостереженого. Приблизно так NIFTy5 з даних супутника Gaia визначила розподіл пилових хмар Чумацького Шляху.
Погляд у Всесвіт: на підставі даних супутника Gaia програма визначила розподіл міжзоряного пилу. Зображення: MPA.
Сьогодні астрономи спостерігають за Всесвітом майже на всіх хвильових довжинах. Але радіотелескоп надає дані вимірювань в іншій формі, ніж телескоп рентгенівського чи гамма-спектру. Зображення цих інструментів зазвичай є результатом складних механізмів підрахунку, розроблених для кожного телескопа окремо. Та якраз порівняння цих даних надає цілісну картину небесного тіла. Тож дуже бажано, щоби картинки всіх інструментів можна було уніфікувати.
Цю можливість надає концепт теорії інформаційного поля. Він функціонує за таким принципом: припустимо, що потрібно представити температурний розподіл атмосфери над Німеччиною. Практично можна виміряти лише обмежену кількість показників. На підставі цієї неповної картини комп’ютер вираховує цілісне температурне поле. Аби це вдалося, йому спочатку повідомляють, крім даних, відомі закони – наприклад, що температурна різниця лише зрідка переходить із місця до місця.
За цим принципом функціонує програма NIFTy (Numerical Information Field Theory), за допомогою якої Торстен Енслін з колегами визначили просторовий розподіл пилових хмар Чумацького Шляху. Для цього вчені використали дані європейського космічного телескопа Gaia. Він вимірює відстань до зірок та знімає їх через різні кольорові фільтри.
Яскравість цих фільтрових спектрів дає змогу визначити кількість пилу, що перетинає шлях зоряного сяйва до Землі. «Беручи до уваги розташування зірок та кількість пилу між ними та нами, ми змогли вирахувати просторову структуру пилових хмар», – сказав Енслін.
Особливістю цього завдання було те, що для отримання однозначного результату бракувало даних. «Тож ми припустили, що зміна товщини пилу від пікселя до пікселя не може бути довільною, вона мала б бути зумовлена статистичними законами», – сказав Енслін. Фізики називають це кореляцією. Проте функція кореляції часто невідома, її потрібно зіставляти з іншими даними.
«Під час загальних підрахунків ми перевірили, яка кореляційна функція найкраще б підходила даним, і використали її для візуалізації, – сказав дослідник. – У сфері застосування методу непараметрової самоадаптації ми є світовими лідерами».
Завдяки кореляційній інформації NIFTy5 творить не лише карти пилових хмар, а й надає водночас таку карту, на кожному пікселі якої вказано, з якою невизначеністю модель відтворює реальність саме в цій точці.
Реконструкція штучного хвильового поля: зверху – модель хвильового поля, в якій час тече зліва направо, а розташування вертикальне. Хвилі тут виникають у результаті випадкових подій на вершинах трикутних структур. Посередині продемонстровані дані для вимірювання вищевказаного поля. Знизу – реконструкція поля, здійснена на підставі тільки цих даних, без попереднього знання його динаміки. Її також зуміли реконструювати з даних. Фактично вдалося відтворити всі основні структури поля. Зображення: MPA.
Наш мозок працює приблизно за таким же принципом. Коли ми дивимся на певний ландшафт, розвиваються гіпотези про структуру побаченого. Водночас ми застосовуємо ці гіпотези для поведінкових інструкцій – наприклад, яким шляхом нам краще піти.
Те, що NIFTy5 насправді функціонує, може довести команда Торстена Енсліна на штучно створеній системі. Для цього науковці змоделювали на комп’ютері поле хвиль, створене випадковими подіями. Потім вони створили прогалини для вимірювання, які покривали лише частину загальної системи.
На підставі даних та без попередніх знань програма реконструювала хвильову динаміку цього поля. Наступні математичні інновації пришвидшили роботу NIFTy5. До них належить, зокрема, застосування методу, який називається «обчислення варіацій з допомогою метрики Гаусса», що для обрахунків потребує значно менше пам’яті, ніж раніше.
«Це не лише робить NIFTy5 швидшою, ніж її попередники, а й дає змогу програмі обходитися гіршими даними», – пояснив Енслін. Так можна буде суттєво зменшити дозу рентгенового випромінювання при комп'ютеризованій томографічній зйомці – і при цьому зберегти якість картинок.
NIFTy5 вже використовували для низки астрономічних візуалізаційних проблем. Запланована співпраця з медиками Мюнхенського технічного університету може перевірити програму в повсякденній практиці.
Die Rekonstruktion der Wirklichkeit
Max-Planck Gesellschaft, 26.02.2019
Зреферувала С. К.