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清华团队绘制「极致深空图」 刷新深空探测极限
清华团队绘制「极致深空图」 刷新深空探测极限清华团队绘制「极致深空图」 刷新深空探测极限
天文AI模型星衍概念图。（新华社）
中国科学家研发的天文AI模型「星衍」（ASTERIS），成功突破深空探测极限，刷新国际已知最深深空影像纪录，并发现超过160个宇宙大爆炸后仅2至5亿年的早期候选星系。这项重大成果于2026年2月20日凌晨以长文形式「优先发表」于顶级期刊《科学》（Science），由清华大学自动化系戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队联合完成。
暗弱天体是破解宇宙起源、演化、暗物质与暗能量等重大谜团的关键线索。然而，天光背景噪声、望远镜热辐射等复杂时空异质噪声严重干扰极暗信号提取，传统依赖硬件升级已陷入边际效应瓶颈。
团队创新性地融合计算光学原理、海量观测数据与人工智能，打造出「星衍」时空自监督计算成像模型。该模型核心技术包括光度自适应筛选机制、噪声与天体光度联合建模，以及「分时中位、全时平均」优化策略，能有效剔除瞬态干扰、提升暗弱信号信噪比，同时严格保障科学数据的高保真与严谨性。
实测应用于詹姆斯·韦布空间望远镜（JWST）显示，「星衍」将探测深度提升1个星等（相当于光子收集效率提高近一个数量级），探测准确度提升1.6个星等，等效将望远镜口径从6.4米放大至近10米量级。模型覆盖波段从可见光（约500纳米）延伸至中红外（5微米），泛化能力强，无需人工标注即可兼容多类空间与地面望远镜，已成功应用于韦布及昴星团等设备。
依托「星衍」，团队绘制出迄今国际探测深度最优的极致深空星系图像，探测到超过130亿光年外的暗弱天体，并新发现160馀个高红移候选星系——数量是此前国际总和的3倍以上，为研究宇宙「黎明时代」星系形成提供了前所未有的丰富数据。
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。（新华社）
蔡峥副教授表示：「我们生成了目前国际最深的深空成像结果，真正刷新了探测极限。」吴嘉敏副教授补充，「自监督时空降噪」技术聚焦暗弱信号的重建与提取，在大幅增加探测深度的同时确保准确性。
《科学》审稿人高度评价：「这项工作为宇宙探测提供了强大工具，将对天文学产生重要影响。」戴琼海院士展望，未来「星衍」有望推广至更多新一代望远镜，为解码暗能量、暗物质、宇宙起源、系外行星等前沿问题注入强劲助力。
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