Nenad Filipović je tihi astrofotgraf sa Letenke i drugih mesta gde se okupljaju teleskopdžije. Kažem da je tih jer ga nikad nećete čuti da galami u nekoj žučnoj raspravi ili da se dovikuje sa nekim na drugoj strani poljane. Zato je gotovo neprimetan. Zapravo na poljani prvo ćete uočiti njegov čuveni teleskop, pa tek onda njega. Taj teleskop, Ritchey–Chrétien, sam je napravio.

Duboko je zašao u tajne astrofotograije, možda i najdublje na ovim našim prostorima i zato je razgovor s njim o astrofotografiji tako važan.

Šta je po tebi dobra astrofotografija?

Počnimo od toga da je astrofotografija pre svega fotografija, što znači svetlopis. Snimatelj koristi svetlo da načini zapis koji će prezentovati publici. Sa druge strane, fotografija je i tehnički proces u kojem se meri intenzitet svetlosti. Ova razlika je ključna i zaslužuje dodatna pojašnjena:

• U kontekstu prezentacije, svaki pojedinac u publici subjektivno i apstraktno percipira svetlosni sadržaj, kao umetničko ili kulturno delo. Malo toga opšteg se može reći, ali stoji da pozadina na fotografiji uglavnom služi da “udesi atmosferu” i istakne kontrast, a subjekat fotografije dominira oblicima, kompozicijom i ostalim “koreografskim” parametrima. Prezentacija je upotrebljiva u socijalnom i društvenom kontekstu, ali je po pravilu teže uporediva, odnosno poređenja su relativna i nemaju tehničku težinu.
• Merenje mora da ima pozadinski kontekst (naučne mere odnosno jedinice, kao i teorijsku osnovu za tumačenje). Digitalna fotografija je veliki uređeni niz brojeva. Tumačenjem tih brojeva, pozadina fotografije postaje merenje i određivanje prirode svetlosnog fona neba. Zabeležene zvezde postaju rezultati fotometrijskog merenja. Oblici zvezdanih likova postaju merenje osobina optike. Subjekat fotografije postaje objekat za ispitivanje. Po pravilu merenja su uporediva između sebe, što otvara bezbroj mogućnosti za usavršavanje. Na primer, hiljade pređašnjih merenja fotomereijskih karakteristika zvezda mogu se upotrebiti da podesite tačan balans boje na vašem novom snimku. Pređašnja merenja pozicija objekata mogu pomoći da tačnije sklopite sopstvene snimke u celinu. Katalozi poznatih objekata služe da lakše otkrijete nove objekte.

Dualnost prirode astrofotografije ne dozvoljava nam da dajemo egzaktan odgovor na  početno pitanje: ali dobra astrofotografija je svakako ona koja privuče ili impresionira najveću publiku. Ili koja ostavi značajan društveni trag, ako imamo dovoljno vremena da čekamo da se nešto takvo potvrdi.

Iako smislen, dati odgovor je velikim delom beskoristan. Sada je jasno da astrofotografiju ne smemo lišiti aspekta naučnog merenja, jer se upravo tu krije avantura koja je ujedno i osnova nauke i osnova ljudske radoznalosti: eksperiment i otkriće. Jasno je da će kod publike biti razlika u interesovanju za impresionistički i naučno-tehnički aspekt astrofotografije.

Znači dobra astrofotografija bi bila ona za koju bi vam neko postavio dodatna pitanja, kao na primer:

• Zar je zaista moguće u amaterskim uslovima snimiti nešto ovakvo?
• Koji su parametri sistema kojim je snimano? Želim nešto da izmerim i uporedim.

Nenad na Andrevlju 2011. sa svojim tek napravljenim teleskopom.

Koje vrste astrofotografije postoje: naučna, estetska, turistička (tj. ona koja se štampa na razglednicama, raznim flajerima za turističke vodiče…)…

Oštru podelu je nemoguće napraviti, ali iz prethodnog odgovora može se zaključiti da ključnu ulogu igraju „doze“ naučnog merenja nasuprot subjektivne impresije. Moje lično viđenje je sledeće:

Estetska astrofotografija se posmatra iz daljine, i često naglašava koncept celosti. Ciljni objekat je uredno kadriran i digitalnim rečnikom rečeno – posmatra se na „fit to screen“ uveličanju. Stimulisan oblicima, bojom, kontrastom, posmatrač uživa dok mašta i zamišlja naučni i filozofski aspekt postojanja objekta koji posmatra. Razmišljanja se kreću u širokom pojasu od naučnog do fantastičnog, pa čak i religioznog. Impresija je utoliko jača ukoliko je fotografija ekspresivnija, odnosno „vibrantna“ (bogata bojama i kontrastom). U slučaju monohromatske kamere sa filterima snima se u „klasičnoj“ LRGB tehnici sa velikim akcentom na L kanal u odnosu na boje. U obradi se koriste trikovi za kompenzaciju slabijeg signala boje, a u prezentaciji neizostavan je lični umetnički pečat. Ovakve fotografije po pravilu bivaju odštampane ili objavljene po portalima i društvenim mrežama, sa ciljem da dosegnu što veću publiku.

Naučna astrofotografija (ali iz perspektive amatera) se posmatra u krupnom planu, digitalnim rečnikom „zoom to 100%“. Prilikom snimanja posvećuje se ravnomernija raspodela vremena po filterima, i obrada koristi homogenije algoritme. Posmatrač traži i tumači detalje, menja pogled iz krupnog u široki plan i obratno, izvlači zaključke o povezanosti detalja sa celinom. Često poseže za katalozima da identifikuje sitnije objekte koje je uočio. Koristi alate za pregled snimka da meri dimenzije i rastojanja. Rastavlja fotografiju na slojeve (layers) da bi mogao da posmatra komponente boja ponaosob, često i da poredi različite faze obrade. Propušta fotografiju kroz programe za statističku obradu da bi ocenio performanse instrumenta za snimanje sa ciljem njegovog daljeg unapređenja. Poziva kolege da se daljinski priključe na „zajedničku sesiju“ na računaru radi tehničkih procena u obradi i analizi, i poređenja ličnih iskustava.

N. Flipović: Maglina Severna Amerika. Više o ovoj fotografiji

Šta je i koliko u obradi astrofotografije dozvoljeno? Da li je uopšte dozvoljeno? Da li treba objavljivati samo sirove snimke ili obradu prepustiti fotoaparatu ili pak astrofotograf treba da zasuče rukave? (Znamo da se u naučne svrhe neki objekti boje lažnim bojama, ali ne govorimo o toj astrofotografiji već o amaterskoj i estetskoj)

Odgovor zavisi od „doze“ naučnog i umetničkog, i tu jasnog odogovora nema. Bilo da potiče sa namenske astronomske kamere ili konvencionalnog fotoaparata, sirovi astronomski snimak je uglavnom neupotrebljiv bez obrade, te se ova široka tema mora podeliti na dva dela:

Tehnički aspekt. Snimanje se vrši sa ciljem, koji bitno određuje tip obrade. Zvezdana jata se obrađuju da se istakne oštrina (razdvajanje zvezda) uz očuvanje zvezdanog profila zarad tačnosti boje i sprečavanja gubitka informacije odsecanjem. Magline se obrađuju sa ciljem isticanja slabo luminentnih regija, isticanjem kontrasta filamentarnih struktura, i na kraju uklapanjem snimaka linijskih spektralnih komponenti u klasični trobojni kompozit za posmatranje ljudskim vidom. Galaksije su, kako koja, negde na pola puta između metoda za jata i magline. Dakle onaj koji obrađuje mora da poznaje kontekst i cilj da bi izabrao pogodan metod, i to će odrediti koliki deo obrade će morati da se radi ručno, a koliko automatski. Automatizacija rasterećuje čoveka prevaziđenih repetitivnih radnji i dozvoljava mu da se fokusira na novo i neistraženo.

Etički aspekt. Obrada sama po sebi predstavlja manipulaciju podacima. Sa jedne strane to može biti reverzibilna reprezentaciona manipulacija, sa ciljem da se podaci „samo“ prilagode prikazu ili nekom sledećem stadijumu obrade. Sa druge strane su složene ireverzibilne radnje koje su naprosto nužne zbog prirode sadržaja, osobina instrumenta i metoda akvizicije. Dostignuća amaterske astrofotografije bez sumnje opravdavaju sve složene metode koje su danas u upotrebi, posebno oblast veštačke inteligencije koja već daje rezultate i najavljuje dalji razvoj. Iste metode u upotrebi su i u profesionalnom domenu, tako da taj princip nema potrebe preispitivati. Po pitanju koliko je obrade „dozvoljeno“, možemo se voditi sa dva principa:

• Obrada ne bi smela da „izmišlja“ detalje. U suprotnom bi trud koji prati samo astronomsko snimanje bio obesmišljen, jer se umanjuje značaj izvora podataka. Takođe, gubilo bi se poverenje u metod rada i umanjila šansa da se na snimku primeti neko novo otkriće.
• Da bi osigurali prethodno mora važiti princip uporedivosti, koji se rutinski koristi u nauci. Obrađeni snimak po sadržaju mora biti uporediv sa već postojećim, i sve razlike moraju biti objašnjive. Nije isključeno da se u amaterskom snimku nađe i nešto novo što je prvi put zabeleženo, u kom slučaju se može raditi analiza („peer review“) sirovog materijala i metoda obrade. Sa tehničkim napretkom opreme, amateri sve češće otkrivaju nove astronomske objekte.

Automatska obrada zaslužuje posebnu pažnju u modernom pristupu astrofotografiji. Ovde se prvenstveno misli na automatizovane faze, između kojih fotograf može i najčešće mora manipulisati ručno, ili ponavljati faze sa izmenjenim parametrima. Automatska obrada grubo se može podeliti na sledeće:

• Filteri. Uglavnom ireverzibilne matematičke operacije nad slikom sa ciljem isticanja odabranih karakteristika ili detalja. Poseduju obilje parametara, najčešće kontinualnih i širokog raspona vrednosti za fino podešavanje radi prilagođenja konkretnoj nameni. Primer: Wavelet i srodne transformacije za uklanjanje šuma i naglašavanje kontrasta detalja.
• Eskpertski sistemi. Namenski programirani algoritmi od strane stručnjaka-eksperata koji mogu samostalno da donose ograničene kategorije odluka. Poseduju mešavinu diskretnih i kontinualnih ograničenih parametara za fino podešavanje. Primer: Algoritmi za normalizaciju, integraciju i statističko odbacivanje ekstremnih vrednosti tokom „stacking“ procesa.
• ML (machine learning) automati.Popularno zvani AI – veštačka inteligencija – iako to nisu u potpunosti. Radi se o automatima koji su naučeni (trenirani) da obavljaju zadatu funkciju na osnovu velikog skupa primera ulaznih i željenih izlaznih podataka. Poseduju oskudan izbor parametara za fino podešavanje, i većinom se oslanjaju na kvalitet učenja kojim su trenirani. Primer: uklanjanje šuma i izoštravanje snimaka (uklanjanje optičkih aberacija i smanjenje uticaja atmosfere).

ML, odnosno AI, zaslužuje posebnu pažnju svojom eksplozijom popularnosti poslednjih godina. Razlog je u tome što su rezultati počeli da prevazilaze i najbolje algoritme koji su namenski pisani od strane čoveka, ili pak da postižu uporedive rezultate ali po neuporedivo nižoj ceni u smislu truda i vremena. Ali sve ima svoju cenu, sa AI se javljaju dva ključna pitanja, odnosno problema:

1. AI je učena rezultatima (podacima) proizvedenim ljudskim znanjem i veštinom, do kojih su ljudi dolazili mukotrpnim radom i usavršavanjem. Bez obzira što neke AI danas poseduju ograničene sposobnosti za refleksiju i usavršavanje, pitanje je ko će dalje pomerati granice ako AI zameni mukotrpni rad ljudi?
2. Iako reproducibilan, rezultat („odgovor“) AI obrade gotovo je nemoguće forenzički analizirati (reverse engineering). Neosporno je primećeno da u svojim odgovorima generativna AI može da halucinira, što se tretira kao pogrešan odgovor na ulazne podatke koji su na neki način na margini skupa kojom je AI trenirana. To predstavlja ozbiljno ograničenje za njihovu primenu jer potencijalno ugrožava verodostojnost obrade.

I amateri i profesionalci su podjednako motivisani da koriste prednosti AI, i njena upotreba će sigurno da raste. Ovde je važno primetiti da je i dalje neophodno lično usavršavanje i razvoj algoritama, jer AI trenutno predstavlja alat za pojednostavljenje procesa rada i širu dostupnost sofisticiranih tehnika, ali ne i njihovo usavršavanje. Svima ostaje da ulažu u razvoj i budu svesni rizika koji može da ugrozi i samo napredovanje razvoja, kao i verodostojnost obrade. 

Filipović radi

 Nastaviće se....