从2月20日凌晨起，一篇被刊发在《科学》杂志上的论文引发了极大关注，它是由清华大学自动化系的戴琼海教授、蔡峥副教授和吴嘉敏副教授带领的团队完成的。研究人员把一个名为“星衍”的天文AI模型给开发了出来，这个模型能让空间望远镜看到更暗的天体，还能解锁那些遥远而微弱的信号。当它被应用到詹姆斯·韦布空间望远镜时，竟然把这个大家伙的等效口径从大约6米直接给提升到了近10米的水平。换句话说，“星衍”就像给望远镜加了一个巨大的眼睛，让它能看得更远更深。 这个模型最大的功劳是大幅提升了深空探测的深度和准确性。原来，由于背景噪声和热辐射噪声的干扰，天文学家很难探测到暗弱的天体。“星衍”通过“自监督时空降噪”技术，专门处理噪声问题，利用海量数据直接训练模型，成功地从干扰中提取出了宝贵的信号。这种技术不仅把探测深度提升了1个星等，还把准确度提高了1.6个星等。更厉害的是，“星衍”把覆盖波段从可见光扩展到了中红外。 有了这个神器，团队在探索宇宙奥秘的道路上迈出了一大步。他们发现了超过160个早期宇宙的候选星系，这些星系存在于宇宙大爆炸后2至5亿年的时间段内。而在以前的记录里，国际上只发现了50余个这样的星系。蔡峥教授自豪地说：“我们生成了目前国际探测深度最优的深空成像结果。”吴嘉敏副教授也表示，“自监督时空降噪”技术确保了高保真重现那些被噪声干扰的暗弱天体。 这次成功也意味着科学家终于能够破解宇宙起源演化、物质能量循环等科学谜题。通过这种方式绘制出来的深空图像非常极致，也刷新了深空探测的极限。《科学》杂志的审稿人评价说，这项研究为探测宇宙提供了“强大工具”，并对天文领域产生了重要影响。 除了学术价值外，这项技术还有着广阔的应用前景。戴琼海教授指出，“星衍”有望成为通用深空数据增强平台。未来，它还能被应用到更多新一代望远镜上，帮助科学家解码暗能量、暗物质、宇宙起源和系外行星等重大科学问题。 这些成绩都离不开我国科学家的努力和创新精神。他们基于计算光学原理与人工智能算法，成功地解决了之前一直困扰天文学家的难题。这个过程中用到的方法和理念值得其他领域借鉴学习。 最后要说的是，在这场探索宇宙奥秘的过程中，AI技术发挥了不可替代的作用。“星衍”模型正是将AI与天文观测完美结合的典范。它不仅是一项技术突破，更是人类智慧和科学精神的结晶。 这就是我国科学家用天文AI模型绘制极致深空图的全过程和意义所在。