技术突破与应用 - 清华大学自动化系与天文系联合开发出天文AI模型“星衍”，该模型利用计算光学原理与人工智能算法，突破了天文观测深度极限，可解锁暗弱天体信号并绘制出目前能探测到的最深深空星系图像 [2] - “星衍”模型采用自监督时空降噪技术，专注于从海量观测数据中提取和重建暗弱信号，在增加探测深度的同时确保了探测准确性 [2] - 实测数据显示，将“星衍”应用于詹姆斯·韦布空间望远镜后，其深空探测深度提升了1个星等，探测准确度提升了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 [3] 研究成果与发现 - 依托“星衍”AI模型，研究团队发现了160余个宇宙大爆炸后2亿至5亿年的早期候选星系，其数量为过往研究的3倍 [3] - 团队利用该模型绘制出了迄今最深邃的深空星系图像，为探索宇宙黎明时代的星系起源提供了全新关键数据 [3] 模型潜力与前景 - “星衍”AI模型不仅可以解码空间望远镜的海量数据，还兼容多元探测设备，有望成为一个通用的深空数据增强平台 [3]