探索宇宙奥秘的过程中，暗弱天体观测一直是国际天文界的难题。这些距离地球超过百亿光年的早期天体信号极其微弱，常被天光背景噪声和仪器热噪声淹没，使传统手段难以提取有效信息。针对该挑战，清华大学跨学科团队经过多年研究，将计算光学与智能算法结合，开发出拥有完全自主知识产权的“星衍”天文数据处理系统。该系统采用“自监督时空降噪”技术，在抑制噪声的同时，实现对暗弱信号的高精度重建。研究显示，应用该技术后，詹姆斯·韦布空间望远镜的探测深度提升1个星等，相当于将望远镜等效口径从6米提升至接近10米。团队据此发现160余个宇宙大爆炸后2亿至5亿年间的候选星系，数量达到国际已知同类星系的三倍以上。《科学》期刊审稿专家认为，这项技术为天文观测提供了新的解决路径，其主要创新体现在三上：突破传统降噪方法的局限；提出噪声与光度联合建模的新思路；实现对多波段观测数据的兼容处理。值得关注的是，“星衍”系统的应用空间较大。项目负责人表示，该系统不仅可用于现有空间望远镜的数据处理，也可为规划中的新一代观测设备提供技术支持，未来有望在暗能量研究、系外行星探测等领域发挥作用。
从仰望星空到深入理解宇宙，观测能力的每一次提升都推动着人类认知向前迈进。“星衍”系统的推出，不仅提升了深空观测的数据处理能力，也为宇宙学、天体物理等基础研究提供了新的工具。此成果展现了我国科研团队在交叉领域的创新探索，也表明计算科学与传统学科的融合正在持续带来新的突破。随着技术深入完善并推广应用，人类对宇宙的探索有望走得更深、更远。