在探索宇宙奧秘的征程中，暗弱天體與結構的研究猶如一把關鍵鑰匙，對破解宇宙起源演化、物質能量循環等重大科學謎題起著至關重要的作用。近日，我國科研團隊在這一領域取得重大突破，基于計算光學原理與人工智能算法，成功開發出天文AI模型“星衍”，為宇宙探索帶來新曙光。

暗弱天體中隱藏著理解宇宙起源與演化的關鍵信息，然而，天光背景噪聲與望遠鏡的熱輻射噪聲相互疊加，如同給暗弱天體信號蒙上了一層厚重的面紗，嚴重干擾了對其的探測，成為科學家們探秘宇宙的一大難題。面對這一挑戰，清華大學自動化系戴瓊海教授、天文系蔡崢副教授、自動化系吳嘉敏副教授等帶領的科研團隊迎難而上，經過不懈努力，自主研發出星衍模型。

星衍模型具有強大的功能，它能夠解碼空間望遠鏡產生的海量數據，并且兼容多元探測設備，有望成為通用的深空數據增強平臺。該模型的一大亮點在于其“自監督時空降噪”技術，這項技術專注于對暗弱信號的提取與重建。科研人員通過對噪聲漲落與星體光度進行聯合建模，并直接利用海量觀測數據進行訓練，在增加探測深度的同時，確保了探測的準確性。

在星等這一衡量天體亮度的指標上，星衍模型展現出了卓越的性能。星等數值越大，意味著天體越暗。研究顯示，當將星衍應用于詹姆斯·韋布空間望遠鏡時，其覆蓋波段可從可見光（約500納米）延伸至中紅外（5微米）。不僅如此，它還能將深空探測深度提升1個星等，探測準確度提升1.6個星等，這相當于將空間望遠鏡的等效口徑從約6米提升到近10米的量級。

憑借星衍模型的強大能力，科研團隊取得了令人矚目的成果。他們生成了目前國際上探測深度最優的深空成像結果，刷新了深空探測極限，并繪制出極深圖像。團隊利用星衍發現了超過160個宇宙早期候選星系，這些星系存在于宇宙大爆炸后2至5億年，而此前國際上僅發現50余個同時期星系。

《科學》雜志的審稿人對這一研究給予了高度評價，認為該研究為探測宇宙提供了“強大工具”，將對天文領域產生重要影響。依托星衍模型，天文觀測中受噪聲干擾的暗弱天體得以高保真重現。這一技術未來有望應用于更多新一代望遠鏡，為解碼暗能量、暗物質、宇宙起源、系外行星等重大科學問題提供有力支持。