SIRIL

[Howking]

Howking: uz ti to niekedy fungovalo?

- samozřejmě, jinak bych to neřešil. Určitě to bylo při poslední fotce, co jsem zveřejnil, funkční. (no už jsem si nainstaloval tu lokální databázi, to může nefungovat na dlouho)

[Psion]

Že by pomsta AI? sorry.... Zajímavé ale je, že vývojová dokumentace Sirilu 1.5 výslovně počítá s AI/ML skripty a doporučuje knihovnu ONNX Runtime. Takže stejně nakonec budeš muset používat něco jiného.... ONNX Runtime je výkonná knihovna pro spouštění modelů umělé inteligence (AI), zejména neuronových sítí. Vyvíjí ji Microsoft v rámci open-source projektu.

[peto]

Howking: uz ti to niekedy fungovalo?

- samozřejmě, jinak bych to neřešil. Určitě to bylo při poslední fotce, co jsem zveřejnil, funkční. (no už jsem si nainstaloval tu lokální databázi, to může nefungovat na dlouho)

Tak uz to ozilo... https://tapvizier.u-strasbg.fr/TAPVizie ... ailability

[Howking]

budeš muset používat něco jiného....

- jednak vědecká a exaktní filozofie Sirilu je velmi zřejmá a zřetelná, takže vždy budu mít na výběr AI k degradaci reality nepoužít. A i kdyby ne tak si v nejhorším něco napíšu sám. Pomoci AI, i když bych to zvládl i bez něj, klidně ho použiju k tomu k čemu je dobré. Ale naprogramuje mi zpracování exaktními reverzibilními algoritmy a klidně AI použiju i k hledání parametrů těch algoritmů. Ale pokud mi AI vytváří něco, co ani s největší pečlivostí nad nejlepšími exaktními matematickými filtry nejsem schopen ručně replikovat, tak si prostě vymýšlí co v datech není a to co vytvářím jsou líbivé omalovánky nikoli dokumentační data, která mohou být bez problému v budoucnu užita k vědecké práci. Jestli je někdo s tím, že to co vytvořil není realita, ale idealizace na téma reality v pohodě, tak jeho věc. Pro mě je to AI astroslop bez hodnoty a klidně to celé mohlo rovnou vzniknout promptem bez focení (nač ztrácet čas, že). Než jsem smazal (z donucení) Facebook účet, měl jsem vcelku prosperující skupinu s astrofotkami (15000 členů) a tam se lidi nezřídka ptali, že už ani neví, jak daný objekt opravdu vypadá, protože uměleckých a extrémně tvořivých zpracování je plný Internet a realita skomírá na úbytě, takže i kdyby chtěli pracovat co nejprecizněji a eventuálně porovnat s nějakou fakt dobrou dokumentační fotkou, tak ji v tom slopu prostě nenajdou. To jsme to dopracovali s astofotografii. Chtěli jsme ukázat veřejnosti krásy vesmíru a ukazujeme ji jen brutálně deformované fikce. Kdyby to co my děláme s fotkami dělal klasický fotograf, tak sklidí posměch, protože lidé ví jak realita vypadá a mohou si to porovnat. Ale u vesmírných objektů tu zkušenost nemají a o to trestuhodnější je jim takto brutálně lhát.

[peto]

A uz si si vobec niekedy precital ako funguje BlurXTerminator, a ako sa ma pouzivat?...https://www.rc-astro.com/blurxterminato ... al-manual/

Je to nastroj a treba ho spravne pouzivat.

A co taka adaptivna optika na profesionalnych dalekohladoch...do akej miery modifikuje realitu? Niekto ju musel kalibrovat, a povedal - takto je to ok. A pouzivaju to.
A nakolko je deformovana realita tvojou optikou?

[Howking]

A co taka adaptivna optika na profesionalnych dalekohladoch...do akej miery modifikuje realitu? Niekto ju musel kalibrovat, a povedal - takto je to ok. A pouzivaju to.

- do žádné míry. Je to přesně ten exaktní nástroj, který je správné používat. Na základě referenční hvězdy počítá přesnou vlnoplochu a tu koriguje. S adaptivní optikou a další striktně exaktní Lucy-Richardson dekonvolucí jde zcela korektně jít i za hranici difrakčního limitu. Nic nedomýšlí, naopak velmi přesně detekuje podmínky a jednoznačně definovaně je napravuje. Vznikají data věrná realitě. Naopak AI realitu domýšlí, tam kde data vůbec nejsou. Celé je to o tom, že pokud existuje bijektivní zobrazení dat na výsledek, je toto zobrazení korektní úpravou. Pokud si metoda vymýšlí "podle zkušenosti", je to nekorektní. Pokud dokážeš vytvořit výsledek BlurXTerminatoru jakýmkoli matematickým bijektivním (reverzibilním) zobrazením, tak je ten výsledek korektní (a pak jej nepotřebuješ), pokud ne, tak je prostě vymyšlený. A ano, každý snímací řetězec má chyby a ty jdou detekovat a některé které nejsou chaotické eliminovat. Neostrost lze detekovat, vypočíst PSF (matematickou umělou hvězdu) a pomoci ní L-R dekonvolucí optické chyby napravit. Avšak šum dat jde proti detekci PSF a tak nelze nikdy vytvořit bodové hvězdy (což je opravdová realita, každá hvězda až na nejbližší v těch největších dalekohledech) je bodová. Nicméně fyzikální nepřesnost dat je co s čím věda umí pracovat, ale vymyšlená data, s tím už pracovat nejde.

[Howking]

Niekto ju musel kalibrovat, a povedal - takto je to ok.

- tam není žádná libovůle při kalibraci, kdy si někdo řekne toto je ok. Ta kalibrace je přísně matematická. Referenční umělá hvězda se totiž zobrazí jako bod* - bod jednoznačná podmínka správné funkce adaptivní optiky. Tam není co "ladit". Stejně jako není co ladit na darcích, flatech etc...

*(přesný kroužek - naprosto tenký laserový paprsek neumíme a navíc je i lehce rozbíhavý - takže to má zase limity a bodové hvězdy ani tam nevzniknou)

[peto]

A co taka adaptivna optika na profesionalnych dalekohladoch...do akej miery modifikuje realitu? Niekto ju musel kalibrovat, a povedal - takto je to ok. A pouzivaju to.

- do žádné míry. Je to přesně ten exaktní nástroj, který je správné používat. Na základě referenční hvězdy počítá přesnou vlnoplochu a tu koriguje. S adaptivní optikou a další striktně exaktní Lucy-Richardson dekonvolucí jde zcela korektně jít i za hranici difrakčního limitu. Nic nedomýšlí, naopak velmi přesně detekuje podmínky a jednoznačně definovaně je napravuje. Vznikají data věrná realitě. Naopak AI realitu domýšlí, tam kde data vůbec nejsou. Celé je to o tom, že pokud existuje bijektivní zobrazení dat na výsledek, je toto zobrazení korektní úpravou. Pokud si metoda vymýšlí "podle zkušenosti", je to nekorektní. Pokud dokážeš vytvořit výsledek BlurXTerminatoru jakýmkoli matematickým bijektivním (reverzibilním) zobrazením, tak je ten výsledek korektní (a pak jej nepotřebuješ), pokud ne, tak je prostě vymyšlený. A ano, každý snímací řetězec má chyby a ty jdou detekovat a některé které nejsou chaotické eliminovat. Neostrost lze detekovat, vypočíst PSF (matematickou umělou hvězdu) a pomoci ní L-R dekonvolucí optické chyby napravit. Avšak šum dat jde proti detekci PSF a tak nelze nikdy vytvořit bodové hvězdy (což je opravdová realita, každá hvězda až na nejbližší v těch největších dalekohledech) je bodová. Nicméně fyzikální nepřesnost dat je co s čím věda umí pracovat, ale vymyšlená data, s tím už pracovat nejde.

Ano, suhlasim - limitujuce pre korekciu AO bude asi pocet a presnost aktuatorov a frekvencia slucky merania/korekcie - aj ked tomu nebudeme hovorit "vymyslanie" ale spresnovanie obrazu pokazeneho atmosferou, stale nas limituje ten HW. .

Preto je snaha na dalsiu rekonstrukciu obrazu pouzitie AI. SUNet (Swin Transformer UNet) - robi nieco podobne ako BXT - na porovnanie:

Spoločná vlastnosť	SUNet	BlurXTerminator
Úloha	Obnova detailov v rozmazaných astronomických snímkach.	Obnova detailov a korekcia rozmazania astronomických snímok.
Fyzikálny základ	Obraz je pôvodná scéna rozmazaná PSF a zaťažená šumom.	Rovnaký základný model.
Tréning na známych dátach	Hubbleove zábery zámerne rozmažú a zašumia; sieť sa učí obnoviť referenčný obraz.	Podľa autora sa známy obraz rozmaže a zašumí; cieľom je obraz s užšou, požadovanou PSF.
Naučená informácia	Váhy siete zachytávajú vlastnosti tréningových obrazov.	Rovnako — výsledok ovplyvňujú naučené váhy.
Výstup je odhad	Rekonštrukcia môže obsahovať skreslenia alebo falošné štruktúry.	Aj autor BXT výslovne upozorňuje na chyby a artefakty pri extrémnom/nesprávnom použití.

Podstatne zhrnutie k SUNet metode je uvedene v zavere uvedenej prace a Dodatku C..

[peto]

Niekto ju musel kalibrovat, a povedal - takto je to ok.

- tam není žádná libovůle při kalibraci, kdy si někdo řekne toto je ok. Ta kalibrace je přísně matematická. Referenční umělá hvězda se totiž zobrazí jako bod* - bod jednoznačná podmínka správné funkce adaptivní optiky. Tam není co "ladit". Stejně jako není co ladit na darcích, flatech etc...

Jasne, a to co sa da navystrajat s DF, FF vidime aj tu v inych vlaknach... Preto robime x darkov, flatov, aby master bol co najpresnejsi... takze uz potom spoliehame len na statistiku.

[MMys]

Pánové, jen takovou perličku k diskuzi.

Naše oko je hodně špatná optická soustava, vykazující snad všechny možné vady jednočočkového nekorigovaného optického systému. Kdybyste tam místo sítnice dali senzor, asi byste se značně zhrozili. Jenže tam není senzor, ale naše na opravu obrazu vytrénovaná neuronka - mozek A jen díky ní vidíme perfektní obraz místo té hrůzy, co zobrazuje naše oční čočka.

A jsme u jádra problému, vidíme realitu ? Pravděpodobně ano, protože jsme si to realitou nazvali. Vyfotíme scénu foťákem se špičkovým objektivem, pustíme je na monitor, s tím že je to realita, když to vyfotil i foťák. A ona ji zase zmrší ta naše oční čočka, a mozek ji zase opraví.

A proč to funguje ? Protože ty předměty, které když jsou více vzdálené, úhlově malé, a už dost poškozené optickými vadami oka (= malý dalekohled, mizerná optika), náš mozek zná z jiných pohledů z blízka (= velký kvalitní dalekohled s detailním obrazem), a objekt rekonstruuje na základě podobnosti, odhadu. Prostě prakticky to samé, co dělají ty současné AI nástroje. Natrénované na lepších datech opravují ta horší, stejně jako náš mozek obraz z oka.

Tím neříkám, že jsem extra příznivec těchto nástrojů v astrofotografii, naopak, pokud už je používám, tak jen velmi střídmě, opatrně. Třeba BxT prakticky jen v režimu Correct Only, nikoli na doostřování, nebo vyjímečně když se nezadařilo se seeingem, tak na horší část dat, aby šel lépe udělat mix s těmi lepšími. Ale na druhou stranu, pokud se například překrývají PSF dvou hvězd, jedna jasnější, druhá slabší, a průběh vypadá tak, že ve 3D podání tvoří slabší hvězda jakýsi "hrb" na boku PSF jasnější hvězdy, nevím proč by správně natrénovaná neuronová síť nemohla z takovéhoto tvaru odhadnout původní konvolucí nepoškozený profil. Že to nedokáže exaktní dekonvoluce (protože jí dost vadí šum) ještě neznamená, že to přeci nejde. I můj mozek ví, že tady byly dvě hvězdy, a jsou skoro slité. A zrovna tak to dokáže rekonstruovat nějaký konkrétní neuronový model, který je vůči šumu podstatně robustnější, než nějaká iterační dekonvoluční metoda.

Na druhou stranu, můžeme namítat, třeba to není dvojitá hěvzda, ale podobně vypadající maličká galaxie. A ano, je to pravda. I když kupodivu BxT velmi dobře rozlišuje, jestli původní profil patřil hvězdě nebo galaxii. Je to velmi citlivé.

Mimochodem, neuronku na detekci hvězd ve snímku při astrometrii a fotometrii hvězd používá (a už hodně dlouho, daleko před boomem AI nástrojů) SIPS, který dodávají Moravské přístroje ke kamerám.

[Howking]

A proč to funguje ?

- jasně, náš mozek si realitu vymýšlí. A právě proto ty vymyšlené snímky vypadají pro mozek líbivě. Ne už tak pro dokumentaci. I když mozek opravuje optické vady, co jsou stabilní, v podstatě hledá parametry dekonvoluce, ne že vymýšlí detaily. Když máš oční vadu, tak bez brýlí ten text prostě od určité velikosti nepřečteš i kdybys měl mozek delfína.
Musím se prostě smířit s tím, že z 10" dalekohledu nebudu mít nikdy obraz jako z 20" dalekohledu a ten nebude mít nikdy obraz jako z 100" dalekohledu a ten nebude mít nikdy obraz jako z 200" dalekohledu s adaptivní optikou. Pokud toho dosáhnu pomoci domýšlení a kreativity, je to nekorektní. Lidi by chtěli dalekohled do kapsy, za 100 kč co zobrazí Enckeho dělení. A pokud to nejde, použije se AI. To je úděl i všech těch fotomobilů, s malým čipem a malým průměrem objektivu nejde dělat zázraky, ale lze je domýšlet.
Mohu tomu říkat vymýšlení, mohu tomu říkat rekonstrukce. Je to stále to samé. Výsledek nezaložený na skutečnosti, ale na zkušenosti. Pokud je cílem dělat mozku líbivé umění, tak ok, pokud je cílem dokumentace, je to špatně. Že se používají neuronky na detekci hvězd je korektní, stejně jako je korektní ai hledat parametry dekonvoluce. Ale kdyby se neuronky používaly k fotometrii, tak už je to průser. Sice bude hladší křivka, ale parametry systému z té křivky vypočtené budou horší, než z křivky zašuměné. Matematika si s šumem umí poradit, neumí si poradit se lží. Já vím, že to co tu říkám, je "starý muž hrozí na mraky" a vidím "krásnou" budoucnost uniformních ai snímků z pididalekohledů prohnaných deseti ai vylepšovadly, aby ještě víc vyrážely dech laiků. Ale jaký to má smysl, je to jen fikce.

(dnes můžeme studovat s tisíců zašuměných snímků pořízených ccd, ale i na emulzi a hodnotit vývoj vesmíru, z nynějších "nádherných" snímků už to nepůjde ani s AI - naštěstí tu máme Veru Rubin teleskop a lidi kolem něj ty snímky dělají fakt hyperkorektně, tam žádné ai není a i šumí to nádherně jak prase )

[MilAN]

Martine, moc bych s tvojí definici zobrazení oka a pod.nesohlasil.
Jednak, nikde naní řečeno, že oční čočka je jednoduchá sférická čočka. A jaká je barevná vada této čočky ? To přeci závisí jak na tvaru, tak i na indexu lomu. A následuje sklivec- opět vstupuje další postředí se svými vlasrtnostmi. A násleuje bulva, na které jseou umístěny tyčinky a čípky, Nejsou umístěny na rovině, jsou opět na nějaké zakřivené ploše. Rozdělení čípků a tyčinek opět není zde rovnoměrné. A navíc, detailp ozorujeme jen na velmi malé plošce =Fovea centralis. Oko svým pohybem "skenuje" vzor právě touto centrtální oblastí a navíc k tomu ještě připívá pohyb hlavy. Tvrzení, že si mozek domýšlí na základě dřívějších obrazů a podobně, moc nedává taky logiku. On nemá nějaký vzor, ke kterému si by něco přirovnával a přizůsoboval v nějakém dalším pozorování.
To, co mozek umí, je skládat obraz obou očí a tím i vnímat hloubku a dále stabilizovat obraz . A mí z obou očí vyhodnotir obraz,který je lepší ( obdoba sigma clipu) při skládání obrazu z obou očí.
Myslím, že obraz, který vnímá mozek a informuje nás o něm, je mnohem realističtější, než naše publikované obrázky. A vůbec neplatí, že když si vytvoříme našimi dokonalými prostředky obrázek, tak si ho při pozorování mozek upraví a může tak vyhodnotit , co je správné. Ono totiž ten dokonalý obraz můžeme nechat vyhodnotiti matematicky, nikoliv poszzovat očima a mozkem.
Kdyby mozek uměl udělt to, co píšeš, pak nenosím brýle . Není důvod, když mozek umí zaostřit neostrý obraz, který prý vytvoří nedokonalá čočka, proč by neměl umět zaostřit rozostřený obraz vzniklý nedokonalou akomodací., což je ve výsledkun stejné.

[MMys]

Existují práce, které kvantifikují vady lidského oka (měřeno typicky analýzou zobrazení struktury sítnice skrz systém oka), a opravdu je to dost špatné. Monochromatický strehl při 3mm zorničce na ose se pohybuje kolem 60%, při 5mm okolo 15%, při 6mm už jen okolo 5%. Soustava má silný trefoil, komu.
3mm zornička odpovídá typicky 1/7 lambda, 6mm už jen 1/1.7 lambda.

Na 30° od osy je to ještě 2.5-3x horší.

Barevná vada je ještě mnohonásobně horší, přepočteno na mohutnost je barevná vada přes celé viditelné spektrum skoro 2 dioptrie, ale v reálu je vliv menší díky nízké citlivosti na obou koncích spektra.

Liang & Williams (1997) — Aberrations and retinal image quality of the normal human eye.
Porter et al. (2001) — Monochromatic aberrations of the human eye in a large population.
Salmon & van de Pol (2006) — Normal-eye Zernike coefficients and root-mean-square wavefront errors.
Gupta et al. (2025) — Quantifying natural higher order aberration(s) in emmetropic human eyes. N

Myslím si, že mozek má svoje limity, za které nelze jít stejně jako je mají ty sw pro korekci obrazu. Zde opravdu mozek odvádí naprosto excelentní práci, když si představíme, jak špatná ta soustava ve skutečnosti je.

Ale to jsem opravdu už hodně O.T. Koho to zajímá, tak prací na tohle téma lze najít docela dost.