KI und die schwierigen Probleme der Welt · Astronomie & Weltraum · arXiv · 2026-10-19
Eine neue KI/ML-basierte Bildrekonstruktionstechnik für Hartröntgen-Coded-Aperture-Imager
Originaltitel: A New AI/ML Based Image Reconstruction Technique for Hard X-ray Coded Aperture Imagers
Diese Arbeit schlägt eine Methode auf Basis neuronaler Netze vor, die Detektorzählungen eines Röntgeninstruments mit kodierter Apertur direkt auf Quellpositionen abbildet, als Alternative zur gängigen FFT-basierten Rekonstruktion. Das auf simulierten Antworten des Swift Burst Alert Telescope trainierte Netz kombiniert Faltung mit Attention. In der Simulation lokalisierte es Quellen in über 93 % der Fälle mit 400 Photonen und ohne Hintergrund auf das exakte Pixel und behielt für Quellen mit 900 Photonen bei bis zu 8.500 zusätzlichen Hintergrundzählungen eine Genauigkeit von mindestens 90 % bei.