在探索宇宙奥秘的征程中，一项突破性成果为人类打开了新的视野。我国科研团队成功研发出天文人工智能模型“星衍”，该模型基于计算光学原理与先进算法，能够精准捕捉暗弱天体信号，甚至探测到距离地球超过130亿光年的星系，并生成了国际上已知探测深度最深的深空影像。这一成果近日在国际顶级学术期刊《科学》在线发表，标志着我国在深空探测领域迈出了重要一步。
暗弱天体是理解宇宙起源与演化的关键线索，但天光背景噪声与望远镜自身热辐射的叠加干扰，使得探测这些微弱信号成为天文学领域的重大挑战。传统方法难以有效分离噪声与目标信号，导致探测深度和准确性受限。而“星衍”模型通过创新性的“自监督时空降噪”技术，实现了对噪声涨落与星体光度的联合建模，并利用海量观测数据进行训练，从而在提升探测深度的同时确保了结果的准确性。
研究团队由清华大学自动化系与天文系的专家联合组成，他们将“星衍”应用于詹姆斯·韦布空间望远镜的数据处理中，发现该模型可将深空探测深度提升1个星等，探测准确度提升1.6个星等。这一提升相当于将望远镜的等效口径从约6米扩展至近10米，显著增强了其观测能力。团队还利用“星衍”生成了国际上探测深度最优的深空成像结果，并绘制了极深图像，为宇宙学研究提供了前所未有的数据支持。
在具体发现方面，“星衍”模型帮助科研人员识别出超过160个宇宙早期候选星系，这些星系形成于宇宙大爆炸后2至5亿年。此前，国际上仅发现50余个同时期星系，而“星衍”的发现将这一数字大幅增加，为研究宇宙早期演化提供了重要样本。团队还通过对比过往研究与“星衍”的发现效果，验证了该模型在探测暗弱天体方面的显著优势。
《科学》期刊的审稿人对这一成果给予高度评价，认为其为宇宙探测提供了“强大工具”，并将对天文学领域产生深远影响。随着“星衍”模型的进一步完善，其有望成为通用深空数据增强平台，兼容多元探测设备，为解码暗能量、暗物质、宇宙起源以及系外行星等重大科学问题提供关键技术支持。这一突破不仅展现了我国在天文技术领域的创新能力，也为全球宇宙学研究开辟了新的路径。
