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我国科学家刷新深空探测纪录!天文AI模型绘出极致深空图

我国科学家刷新深空探测纪录!天文AI模型绘出极致深空图

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2026-02-20

  探索遥远而微弱的天体与宇宙结构,是揭示宇宙起源演化、物质能量循环等科学谜团的关键所在。我国科学家巧妙融合计算光学原理与人工智能算法,成功研发出名为“星衍”的天文AI模型。该模型能够有效解析微弱天体信号,探测到超过130亿光年外的星系,并获取了目前国际已知探测深度最高的深空影像。这项突破性成果于2月20日凌晨在线发表于《科学》期刊。

  微弱天体蕴藏着理解宇宙起源与演化的核心信息。然而,天空背景噪声与望远镜热辐射噪声相互叠加,会对微弱天体信号形成干扰,这成为探索宇宙奥秘的重要挑战。


  图为天文AI模型星衍概念示意图。(受访者供图)

  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,自主研发了星衍模型。该模型能够高效解码空间望远镜的海量观测数据,并兼容多元探测设备,有望成为通用深空数据增强平台。

  “星等”是天体亮度划分的等级,数值越大表示天体越暗。研究显示,将星衍模型应用于詹姆斯·韦布空间望远镜,其覆盖波段可从可见光(约500纳米)延伸至中红外(5微米),并将深空探测深度提升1个星等,探测准确度提高1.6个星等——这相当于将空间望远镜等效口径从约6米提升至近10米的量级。

  “我们生成了目前国际探测深度最优的深空成像结果,刷新了深空探测极限并绘制了极深图像。”蔡峥表示,团队利用星衍发现了超过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余个同期星系。


  图为过往研究(蓝紫星标)与星衍(橙色星标)发现的候选星系效果对比图。(受访者供图)

  吴嘉敏介绍,星衍采用的“自监督时空降噪”技术专注于对微弱信号的提取重建,通过对噪声涨落与星体光度的联合建模,并直接使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。

  《科学》审稿人评价,该研究为探测宇宙提供了“强大工具”,“将对天文领域产生重要影响”。

  戴琼海表示,依托星衍模型,天文观测中受噪声干扰的微弱天体得以高保真重现。这项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有力支撑。(记者魏梦佳)

来源:https://www.163.com/dy/article/KM7OAG6E05346RC6.html
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