山東
IT之家 2 月 20 日消息，清華大學研究團隊今日在《科學》上發表天文成像技術突破性成果。
據介紹，由自動化系戴瓊海院士團隊與天文系蔡崢副教授團隊聯合開發的“星衍”（ASTERIS）時空自監督計算成像模型，成功將詹姆斯 · 韋伯空間望遠鏡的深空探測深度提升 1 個星等，相當于將該望遠鏡等效口徑從 6.4 米提升至近 10 米量級。
▲ AI 模型星衍概念圖
該技術針對天文觀測中天光背景噪聲與望遠鏡熱輻射噪聲疊加的行業難題，通過建立噪聲漲落與星體光度聯合模型，實現對極低信噪比環境下的光子重構。模型采用“分時中位，全時平均”聯合優化策略，在剔除宇宙射線等瞬態干擾的同時提升暗弱信號信噪比。測試數據顯示，其探測準確度提升達 1.6 個星等。
研究團隊應用該模型處理韋布望遠鏡觀測數據，新發現超過 160 個宇宙大爆炸后 2 至 5 億年的高紅移候選星系，數量達此前同類研究的三倍。這些星系距離地球超過 130 億光年，相關成像構成當前國際最深邃的深空星系圖像。
技術驗證表明，“星衍”具備跨平臺兼容性，可覆蓋可見光（500nm）至中紅外（5μm）波段，已成功應用于韋伯空間望遠鏡及昴星團地面望遠鏡。《科學》雜志審稿人評價該技術為“天文領域的強大工具”。
▲ 過往研究（藍紫星標 52 個）與星衍（橙色星標 162 個）發現的高紅移候選星系效果對比
清華指出，該方法無需人工標注訓練數據，直接利用真實觀測數據完成模型訓練。團隊建立了以探測能力、形態保真為核心的天文專用 AI 評價體系，避免傳統計算機視覺指標導致的信號失真問題。該技術未來或為暗能量、系外行星探測等前沿領域提供支撐。
IT之家附論文鏈接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ady9404
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