核心观点 - 我国科学家团队开发出名为“星衍”的天文AI模型 该模型基于计算光学与人工智能算法 能够解锁暗弱天体信号 探测到超过130亿光年的星系 并生成了目前国际已知探测最深的深空影像[1] - 该研究成果已于2月20日在线发表于国际顶级期刊《科学》[1] 技术原理与性能 - “星衍”模型的核心技术是“自监督时空降噪” 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[5] - 将“星衍”应用于詹姆斯·韦布空间望远镜 可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[4] - 该模型覆盖波段可从可见光（约500纳米）延伸到中红外（5微米）[4] 应用成果与影响 - 利用“星衍”模型 团队发现了超过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[4] - 《科学》审稿人评价该研究为探测宇宙提供了“强大工具” 并认为“将对天文领域产生重要影响”[5] - 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[5] 团队与平台潜力 - 该模型由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主研发[4] - “星衍”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[4]