Un réseau de radiotélescopes, c'est comme un appareil photo auquel il manquerait plusieurs lentilles. Depuis que Karl Jansky a capté le bruit radio de la Galaxie, les astronomes essaient de reconstruire une image cohérente à partir de signaux fragmentaires. Mais les antennes sont espacées, et l'image « révélée » mathématiquement — la carte sale — est floue. Les petites galaxies se confondent. Les détails faibles se noient dans le bruit.

PhySR fonctionne autrement. Il ressemble à un opticien qui sait exactement quelles lentilles manquent et reconstruit l'image à partir d'une épreuve floue. C'est un réseau neuronal d'apprentissage profond en imagerie médicale, à l'intérieur duquel est intégré un modèle des distorsions : comment le faisceau de l'antenne réagit au signal, comment la fonction d'étalement de l'instrument le floute. Cette « astuce » physique permet au réseau d'apprendre à supprimer le flou et à augmenter la résolution. Il n'a pas besoin d'image parfaite pour s'entraîner.

Sur des données simulées du futur télescope SKA-Mid, la méthode a donné d'excellents résultats. En quadruplant la netteté, la qualité selon les métriques PSNR (rapport signal/bruit) et SSIM (indice de similarité structurelle) a augmenté d'environ 13 dB et 0,38 par rapport aux méthodes traditionnelles. La dispersion des erreurs a diminué. Le principal atout : PhySR est physiquement cohérent ; l'image restaurée s'accorde avec les mesures d'origine. Désormais, les astronomes pourront discerner des variations de photométrie au cœur des galaxies ou de fins filaments de gaz, sans attendre la construction de nouvelles antennes. L'ancien « appareil photo » aux lentilles incomplètes retrouve une mise au point parfaite — grâce aux lois de la physique.