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            刷新深空探測極限!我國科學家用天文AI模型繪制“極致深空圖”

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            刷新深空探測極限!我國科學家用天文AI模型繪制“極致深空圖”

            2026年02月20日 16:51 來源:新華社
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              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。(新華社 記者魏夢佳)

            【編輯:曹子健】
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