2月20日，清華大學自動化系成像與智能技術實驗室戴瓊海院士團隊、天文系副教授蔡崢團隊理工融合的研究成果，以長文“優先發表”于國際期刊《科學》。團隊研發的AI天文觀測增強模型“星衍”（ASTERIS），成功突破天文觀測深度極限，大幅提升詹姆斯·韋伯空間望遠鏡探測能力。
當前傳統天文觀測依賴硬件升級，已陷入邊際效應瓶頸，加之復雜的時空異質噪聲干擾，極暗弱天體探測難度極大。清華團隊立足科學問題、海量數據、人工智能和計算光學原理的深度耦合，歷經技術沉淀打造出“星衍”模型。該模型創新性地構建光度自適應篩選機制，對噪聲與天體光度聯合建模，同時采用“分時中位，全時平均”優化策略，剔除瞬態干擾、提升暗弱信號信噪比，既保證信號高保真還原，又嚴格保障天文數據的科學性與嚴謹性。
實測數據顯示，“星衍”將韋伯望遠鏡探測深度提升1個星等，光子收集效率提升近一個數量級，等效觀測口徑從6.4米提升至近10米。依托該模型，團隊發現160余個宇宙大爆炸后2億至5億年的高紅移候選天體，數量為過往研究的3倍，繪制出迄今最深邃的極致深空星系圖像，為探索宇宙黎明時代的星系起源提供了全新關鍵數據。
“星衍”具備強大泛化能力，無需人工標注即可適配多類望遠鏡與多波段觀測，已成功應用于空間與地面天文觀測設備。此項成果是AI與天文科學交叉創新的典范，推動天文觀測從硬件堆疊向智能增益轉型，將為人類探索宇宙起源等前沿科學問題提供核心技術支撐。
（清華大學供圖）
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