Радиотелескопная решётка — словно камера, в которой недостаёт нескольких линз. С тех пор как Карл Янски впервые уловил радиошум Галактики, астрономы пытаются собрать из обрывочных сигналов целостный образ. Но антенны расставлены с просветами, и математически «проявленное» изображение — грязная карта — получается смазанным: мелкие звёздные скопления сливаются, слабые детали тонут в шуме.
PhySR действует иначе. Он похож на оптика, который точно знает, каких линз не хватает, и восстанавливает картинку по мутному слепку. Это нейросеть глубокого обучения, внутрь которой встроена физическая модель искажений: как антенный луч реагирует на сигнал, как аппаратная функция рассеяния (PSF — point spread function) размывает его. Физическая «подсказка» позволяет сети учиться убирать размытие и повышать разрешение, не требуя идеальных снимков для обучения.
На имитированных данных телескопа будущего SKA-Mid метод показал отличные результаты. При четырёхкратном усилении резкости качество по метрикам PSNR (пиковое отношение сигнал/шум) и SSIM (индекс структурного сходства) выросло примерно на 13 дБ и 0,38 по сравнению с традиционными способами. Разброс ошибок упал. Главное — PhySR физически непротиворечив: восстановленная картинка согласуется с исходными измерениями. Теперь астрономы смогут разглядеть яркостные перепады в центрах галактик или тонкие газовые нити, не дожидаясь постройки новых антенн. Старая «камера» с неполными линзами обретает идеальную фокусировку — благодаря знанию физики.
Чтобы получить снимок далёкого радиоисточника, телескопы синхронизируют сигналы с точностью до миллиардных долей секунды — малейшая рассинхронизация развалит всю картину.