北京
來源:新華社
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。我國科學家基于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，并獲取目前國際已知探測最深的深空影像。該成果2月20日凌晨在線發表于《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、天文系蔡崢副教授、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，并兼容多元探測設備，有望成為通用深空數據增強平臺。
“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，將星衍應用于詹姆斯·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），并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——這相當于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并繪制了極深圖像。”蔡崢說，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。
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”技術專注于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，并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助力。（記者魏夢佳）
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
