我国科学家研发天文AI模子“星衍” 解锁暗弱天体 刷新深空探测极限

在探索宇宙奥秘的征程中，一项突破性成果为科学家们打开了新的视野。我国科研团队成功研发出天文人工智能模型“星衍”，该模型基于计算光学原理与先进算法，能够精准捕捉暗弱天体信号，将深空探测能力推向新的高度。相关研究成果已发表于国际权威学术期刊《科学》，引发天文领域广泛关注。

暗弱天体作为宇宙演化的“活化石”，蕴含着关于物质循环、星系形成等关键问题的线索。然而，天光背景噪声与望远镜自身热辐射的叠加干扰，长期制约着科学家对这类天体的观测。传统方法难以突破噪声壁垒，导致深空探测深度与精度受限。此次研发的“星衍”模型通过创新技术路径，成功破解了这一难题。

该模型的核心突破在于“自监督时空降噪”技术。研究团队通过构建噪声涨落与星体光度的联合模型，并利用海量观测数据直接训练系统，实现了对暗弱信号的精准提取与重建。这一技术不仅将探测深度提升1个星等（相当于将空间望远镜等效口径从约6米扩展至近10米），更使探测准确度提高1.6个星等，显著优化了观测数据的信噪比。

在实际应用中，“星衍”展现出强大效能。当应用于詹姆斯·韦布空间望远镜时，其覆盖波段从可见光（约500纳米）延伸至中红外（5微米），成功捕捉到130亿光年外的星系信号，并生成了国际已知最深的深空影像。研究团队利用该模型发现了超过160个宇宙早期候选星系，这些天体形成于大爆炸后2至5亿年，较此前国际发现的50余个同类天体数量增长两倍以上，为研究宇宙早期演化提供了珍贵样本。

“星衍”的兼容性设计进一步拓展了其应用场景。该模型可解码多类型空间望远镜的海量数据，并支持与不同探测设备协同工作，有望成为通用型深空数据增强平台。其技术架构为未来新一代望远镜的研发提供了关键支撑，特别是在暗能量、暗物质等前沿领域的研究中，高保真重现受噪声干扰的暗弱天体信号将成为突破瓶颈的重要手段。

国际学术界对该成果给予高度评价。《科学》期刊审稿人指出，这项研究为宇宙探测提供了“革命性工具”，其技术路径与算法创新将对天文观测产生深远影响。随着“星衍”模型的持续优化，科学家们有望揭开更多关于宇宙起源与演化的谜题，推动人类对宇宙的认知迈向新阶段。