在探索宇宙奥秘的征程中，我国科研团队取得了一项突破性进展。科学家们运用计算光学原理与人工智能算法，成功开发出名为“星衍”的天文AI模型，实现了对遥远暗弱天体信号的精准捕捉，为揭示宇宙起源与演化提供了全新视角。
暗弱天体作为宇宙演化的“活化石”，蕴含着理解物质能量循环、星系形成等关键问题的线索。然而，天光背景噪声与望远镜热辐射的叠加干扰，长期制约着人类对这类天体的观测能力。传统方法在处理海量数据时，往往难以平衡探测深度与成像质量，导致许多珍贵信号被淹没在噪声中。
由多学科团队联合研发的“星衍”模型，通过自监督时空降噪技术突破了这一瓶颈。该技术通过构建噪声涨落与星体光度的联合模型，利用海量观测数据直接训练，在提升探测深度的同时确保了成像准确性。实验数据显示，将该模型应用于詹姆斯·韦布空间望远镜后，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，相当于将望远镜等效口径从约6米提升至近10米量级。
基于这一技术突破，研究团队生成了国际上探测深度最优的深空影像，成功绘制出“极致深空图”。在宇宙大爆炸后2至5亿年的关键时期，团队新发现超过160个早期候选星系，较此前国际发现的50余个同期星系数量增长超两倍。这些发现为研究宇宙早期星系演化提供了重要样本。
该模型展现出强大的通用性，可兼容多元探测设备并解码空间望远镜的海量数据。研究团队特别开发的波段扩展功能，使观测范围从可见光（约500纳米）延伸至中红外（5微米），显著提升了多波段协同观测能力。这种技术优势使其有望成为新一代深空数据增强平台。
国际权威学术期刊《科学》在刊发该成果时，审稿专家高度评价其创新价值，认为这项研究为宇宙探测提供了“革命性工具”。随着模型技术的持续优化，其在暗能量探测、系外行星搜索等领域的应用前景备受期待，或将推动天文学研究进入全新阶段。
