Hace 5 años | Por jm22381 a eso.org
Publicado hace 5 años por jm22381 a eso.org

El VLT de ESO, ha llevado a cabo la primera luz de un nuevo modo de óptica adaptativa llamado “Tomografía láser” y ha captado imágenes de prueba extraordinariamente precisas del planeta Neptuno, cúmulos de estrellas y otros objetos. El instrumento pionero MUSE en modo de campo estrecho, trabajando con el módulo de óptica adaptativa GALACSI, ahora puede utilizar esta nueva técnica para corregir las turbulencias de la atmósfera a diferentes altitudes. Esto permite captar imágenes más nítidas desde la superficie de la tierra.

Comentarios

D

#5 fantástico. Gracias por compartirlo.

X

#2 Molaaa !

X

#1 di que sí que yo a mi telescopio le ponía cristales que sacaba de los visores de la carabina y los pegaba por supuesto con celo y con alguna que otra gomilla elástica qué maravilla qué bonito y borroso se veía todo jajaja

ElPerroDeLosCinco

Yo les aconsejaría dejar de llamar a las cosas "Very Large" esto y lo otro. Luego pasan los años, la técnica avanza y los modelos que ahora son grandes quedan en ridículo ante otros mayores aún. Es como llamar "Camp Nou" a un estadio, que cuando han pasado 60 años, se vuelve absurdo.

D

#7

Se dice que el próximo va a ser el TGDC (Telescopio Grande de Cojones)

D

Una pasada.

a
jm22381

#19 Esa imagen no fue tomada por la Hubble sino por la sonda Voyager 2 -> https://www.jpl.nasa.gov/spaceimages/details.php?id=pia01492

a

#21 Gracias!

s

Si ae pudiera tener imágenes así de exoplanetas con telescopios.espaciales...

ramon_lopez

Un gran logro para los de la ESO

otama

#8 Ahora que se aprendan la lista de reyes godos. A ver si pueden.

oliver7

Qué chulo Neptuno.

otama

Qué casualidad. Muse se llama también el sistema de compresión que usan los laserdisc de alta definición.
¡Justo estaba viendo un vídeo sobre eso!

Oniros

mm... creo que se equivoca el artículo. El Hubble no puede apuntar a objetos cercanos (enfodados) por otros motivos. Dudo que dicho telescopio haga fotos de las galaxias nitidamente como el hubble

D

Pues ya verás cuando le metan algún algoritmo basado en redes neuronales... O quizá no, porque no sé qué imágenes de ejemplo le podrían meter para entrenar al sistema.

D

#12 Sin duda las imágenes recogidas por el hubble.

D

hubble otro timo, que ni siquiera saben por dónde anda.

h

Tantos años esperando esto.