Más imágenes de batería vienen con mejores computadoras.O al menos eso es cierto en la mayoría de los casos.Las supercomputadoras son tan buenas en el procesamiento de imágenes que generalmente vale la pena cuando surgen nuevos algoritmos para desviar la atención.Esto es lo que le sucedió a un algoritmo desarrollado recientemente por un Ph.D.Frit Sweijen, estudiante de la Universidad de Leiden, y sus colegas.Utilizaron el poder de procesamiento de imágenes de varias supercomputadoras para simular y mejorar la resolución de las imágenes inalámbricas capturadas por International.ropa telescopio.
Sweijen y su equipo usaron algoritmos para resolver problemas particularmente difíciles.astronomía radial– Cómo filtrar el ruido de nuestra atmósfera.Debido a que el sol carga la atmósfera terrestre con partículas que interfieren con las señales de radio, los radiotelescopios terrestres no pueden capturar claramente los fenómenos de emisión de radio.
Aquí es donde entra el algoritmo. La radiación del sol se puede corregir utilizando técnicas de procesamiento de señales estadísticas para eliminarla de los datos recopilados por LOFAR.Para hacer esto, el equipo necesitaba mucha potencia de procesamiento que recurrió a las supercomputadoras.
Aprovecharon el entorno de clúster interdisciplinario académico de Leiden (ALICE) y la plataforma de supercomputación Spider para paralelizar los cálculos que producen imágenes con resoluciones mucho más altas disponibles anteriormente.De hecho, la resolución era tan alta que contenía tantos píxeles como un mapa de radio regular de todo el cielo en una parte del tamaño de una luna llena.
Esta mejora significativa se produjo a costa de ejecutar 7 días en un grupo de supercomputación paralelo para completar el cielo de 25 lunas llenas.Pero en realidad, no tanto tiempo.En teoría, el equipo espera completar un mapa de todo el hemisferio norte con LOFAR.Queda por ver si la escalabilidad funcionará.Pero una mejor ciencia también viene con imágenes de batería.
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