Une équipe d’astronomes australiens a réussi à améliorer la qualité d’imagerie du télescope spatial James Webb grâce à une méthode innovante. En utilisant l’interféromètre à masque d’ouverture du télescope, l’équipe a développé une technique de traitement des données capable de corriger le flou des images, améliorant significativement la capacité du télescope à détecter des objets célestes faibles.

Cette percée technologique découle d’une analyse approfondie des problèmes de flou d’image du télescope Webb. La recherche, dirigée par Louis Desdoigts, doctorant à l’Université de Sydney, a révélé que toutes les images présentent un léger flou au niveau des pixels individuels en raison d’effets électroniques, ce qui pose un défi pour observer des exoplanètes des milliers de fois plus faibles que les étoiles. L’équipe a développé une solution de correction d’image en combinant un modèle informatique avec l’apprentissage automatique.

Un membre de l’équipe a déclaré : « Nous avons construit un modèle informatique simulant la physique optique de l’interféromètre à masque d’ouverture, permettant de modifier de manière flexible la forme des miroirs, des ouvertures et la couleur des étoiles. » Ce système a permis aux chercheurs de calculer et d’éliminer le flou dans les données, restaurant pleinement les fonctionnalités de l’interféromètre à masque d’ouverture. Cette technique ne nécessite aucune modification du fonctionnement du télescope dans l’espace, la correction étant effectuée lors du traitement des données.

Lors d’expériences de validation, les images corrigées du système HD 206893 ont clairement montré la position d’une planète faible et de la naine brune la plus rouge connue. Une autre étude, dirigée par le doctorant Max Charles, a appliqué cette technique à l’imagerie d’objets célestes complexes, suivant avec succès l’activité volcanique d’Io, satellite de Jupiter, analysant la structure des jets du trou noir au centre de la galaxie NGC 1068, et observant la ceinture de poussière autour du système binaire WR 137.