探索宇宙深处的暗弱天体,一直是天文学界面临的重大挑战；这些遥远而微弱的天体中蕴藏着破解宇宙起源、演化规律以及物质能量循环等基础科学问题的关键线索。然而,天光背景噪声与望远镜自身热辐射噪声的双重干扰,长期制约着人类对极深空区域的观测能力。 针对这个世界性难题,清华大学自动化系戴琼海教授、天文系蔡峥副教授、自动化系吴嘉敏副教授领衔的科研团队,基于计算光学原理与智能算法,历经多年攻关,成功开发出具有完全自主知识产权的天文智能模型"星衍"。该模型采用创新性的"自监督时空降噪"技术,专注于从海量观测数据中提取并重建暗弱信号,通过对噪声涨落与星体光度进行联合建模,在大幅提升探测深度的同时有效保障了探测准确性。 研究团队将星衍模型应用于詹姆斯·韦布空间望远镜的数据处理,取得了令国际天文学界瞩目的突破性成果。实验结果显示,该模型使望远镜的覆盖波段从可见光波段延伸至中红外波段,深空探测深度提升1个星等,探测准确度提升1.6个星等。按照天文学中"星等"的定义标准,数值越大代表天体越暗弱,此次技术突破的实际效果相当于将空间望远镜的等效口径从约6米大幅提升至近10米量级,这在不增加硬件投入的前提下实现了观测能力的跨越式提升。 更为重要的是,星衍模型在实际应用中表现出卓越的科学发现能力。研究团队利用该模型成功发现了超过160个宇宙早期候选星系,这些星系形成于宇宙大爆炸后2至5亿年的极早期阶段。相比之下,此前国际天文学界在同一时期仅发现50余个星系。这一成果不仅将人类对宇宙早期结构的认知向前推进了一大步,也为研究星系形成演化、宇宙再电离等前沿课题提供了宝贵的观测样本。 据蔡峥介绍,团队生成了目前国际探测深度最优的深空成像结果,成功绘制出"极致深空图",探测到距离地球超过130亿光年的遥远星系,刷新了人类深空探测的极限纪录。吴嘉敏更指出,星衍模型具备良好的通用性和兼容性,可解码空间望远镜的海量数据并兼容多元探测设备,有望发展成为通用的深空数据增强平台,为全球天文观测研究提供技术支撑。 该成果于2月20日凌晨在线发表于国际顶级学术期刊《科学》,引发学术界高度关注。《科学》审稿专家给予高度评价,认为这项研究为探测宇宙提供了"强大工具",将对天文领域产生重要而深远的影响。这一评价充分肯定了我国科学家在深空探测技术领域取得的原创性突破。 从技术路径来看,星衍模型的成功研发表明了多学科交叉融合的创新优势。计算光学、智能算法与天文观测的深度结合,为解决传统观测手段难以克服的技术瓶颈开辟了新途径。这种"软件定义望远镜"的思路,不仅能够充分挖掘现有观测设备的潜力,也为未来天文观测技术发展提供了新的方向。
从“看得见”到“看得更深、更准”，深空探测的每一次跨越，背后都是对噪声与信号边界的重新定义；以计算光学与数据方法为支撑的观测能力提升，正在把更多“宇宙最初的光”带回人类视野。面向未来，坚持科学问题牵引、工程体系支撑与方法创新并重，才能不断拓展探索边界，为理解宇宙演化提供更坚实的证据链。