刷新深空探測極限！我國科學家用天文AI模型繪製“極致深空圖”

探索遙遠暗弱的天體與結構，是破解宇宙起源演化、物質能量循環等科學謎題的關鍵。我國科學家基於計算光學原理與人工智能算法，開發出天文AI模型“星衍”，可解鎖暗弱天體信號，探測到超過130億光年的星系，並獲取目前國際已知探測最深的深空影像。該成果2月20日凌晨線上發表於《科學》。

暗弱天體蘊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疊加，會對暗弱天體信號形成干擾，這成為探秘宇宙的一大挑戰。

圖為天文AI模型“星衍”概念圖。（受訪者供圖）

清華大學自動化系戴瓊海教授、天文系蔡峥副教授、自動化系吳嘉敏副教授等帶領團隊，自研出“星衍”模型，可解碼空間望遠鏡的海量數據，並兼容多元探測設備，有望成為通用深空數據增強平台。

“星等”是為天體亮度劃分的等級，數值越大，天體越暗。研究顯示，將“星衍”應用於詹姆斯·韋布空間望遠鏡，覆蓋波段可從可見光（約500納米）延伸到中紅外（5微米），並將其深空探測深度提升1個星等，探測準確度提升1.6個星等——這相當於將空間望遠鏡等效口徑從約6米提升到近10米的量級。

“我們生成了目前國際探測深度最優的深空成像結果，刷新了深空探測極限並繪製了極深圖像。”蔡峥說，團隊利用“星衍”發現了超過160個宇宙早期候選星系，這些星系存在於宇宙大爆炸後2至5億年，而此前國際上僅發現50餘個同期星系。

圖為過往研究（藍紫星標）與“星衍”（橙色星標）發現的候選星系效果對比圖。（受訪者供圖）

吳嘉敏介紹，“星衍”的“自監督時空降噪”技術專注於對暗弱信號的提取重建，通過對噪聲漲落與星體光度的聯合建模，並直接用海量觀測數據訓練，在增加探測深度的同時，確保了探測準確性。

《科學》審稿人評價，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”。

戴瓊海表示，依托“星衍”，天文觀測中受噪聲干擾的暗弱天體得以高保真重現。該技術未來有望應用於更多新一代望遠鏡，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助力。

（來源：新華社）