ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-19
Новый метод реконструкции изображений на основе ИИ/МО для жёстких рентгеновских формирователей изображений с кодированной апертурой
Оригинальное название: A New AI/ML Based Image Reconstruction Technique for Hard X-ray Coded Aperture Imagers
В работе предлагается метод на основе нейронной сети, который напрямую сопоставляет отсчёты детектора рентгеновского прибора с кодирующей апертурой с положениями источников — как альтернативу стандартной реконструкции на основе БПФ. Обученная на смоделированных откликах телескопа Swift Burst Alert Telescope, сеть сочетает свёртку с механизмом внимания. В симуляции она локализовала источники с точностью до пикселя более чем в 93% случаев при 400 фотонах и отсутствии фона и сохраняла точность не менее 90% для источников в 900 фотонов при добавлении до 8 500 фоновых отсчётов.