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探索遥远暗弱的天体与结构
，是破解宇宙起源演化 、物质能量循环等科学谜题的关键
。我国科学家基于计算光学原理与人工智能算法，开发出天文AI模型“星衍
” ，可解锁暗弱天体信号
，探测到超过130亿光年的星系，并获取目前国际已知探测最深的深空影像。该成果2月20日凌晨在线发表于《科学》 。

暗弱天体蕴藏着理解宇宙起源与演化的关键信息
。然而 ，天光背景噪声与望远镜的热辐射噪声叠加
，会对暗弱天体信号形成干扰，这成为探秘宇宙的一大挑战。

图为天文AI模型星衍概念图 。（受访者供图）

清华大学自动化系戴琼海教授
、天文系蔡峥副教授、自动化系吴嘉敏副教授等带领团队 ，自研出星衍模型，可解码空间望远镜的海量数据
，并兼容多元探测设备，有望成为通用深空数据增强平台
。

“星等”是为天体亮度划分的等级 ，数值越大
，天体越暗。研究显示，将星衍应用于詹姆斯·韦布空间望远镜 ，覆盖波段可从可见光（约500纳米）延伸到中红外（5微米）
，并将其深空探测深度提升1个星等，探测准确度提升1.6个星等——这相当于将空间望远镜等效口径从约6米提升到近10米的量级 。

“我们生成了目前国际探测深度最优的深空成像结果 ，刷新了深空探测极限并绘制了极深图像
。 ”蔡峥说
，团队利用星衍发现了超过160个宇宙早期候选星系，这些星系存在于宇宙大爆炸后2至5亿年 ，而此前国际上仅发现50余个同时期星系。

图为过往研究（蓝紫星标）与星衍（橙色星标）发现的候选星系效果对比图 。（受访者供图）

吴嘉敏介绍
，星衍的“自监督时空降噪
”技术专注于对暗弱信号的提取重建，通过对噪声涨落与星体光度的联合建模 ，并直接用海量观测数据训练，在增加探测深度的同时
，确保了探测准确性。

《科学》审稿人评价，该研究为探测宇宙提供了“强大工具” ，“将对天文领域产生重要影响 ”
。

戴琼海表示
，依托星衍，天文观测中受噪声干扰的暗弱天体得以高保真重现。该技术未来有望应用于更多新一代望远镜 ，为解码暗能量 、暗物质
、宇宙起源、系外行星等重大科学问题提供助力 。（记者魏梦佳）