探索遥远、微弱的天体和结构是解决宇宙起源和演化、物质和能量循环等科学谜团的关键。基于计算光学和人工智能算法原理，中国科学家开发了人工智能天文模型“恒星演化”，可以解开微弱天体的信号，探测超过130亿光年之外的星系，并获得世界上已知最深的深空图像。研究结果于2月20日早些时候在线发表在《科学》杂志上。微弱的物体蕴藏着了解宇宙起源和演化的重要信息。然而，来自天窗的背景噪声和来自望远镜的热辐射噪声的结合会干扰来自暗物体的信号，给探索太空配给带来了重大挑战。清华大学自动化学院戴琼海教授天文学院蔡正副教授和自动化学院吴家明副教授带领团队开发了恒星演化的内部模型，该模型可以破译来自太空望远镜的大量数据，并兼容多种探测仪器。有望成为通用的深空数据扩展平台。 “星等”是对天体亮度的分类。值越高，物体越暗。研究表明，将恒星辐射器应用到詹姆斯·韦伯太空望远镜上，覆盖波段可从可见光（约500纳米）延伸到中红外（5微米），深空探测深度可增加1个数量级，探测精度可提高1.6个数量级。这相当于将太空望远镜的等效孔径从约6米增加到近10米。 “我们已经获得了深空成像结果迄今为止世界最高探测深度，刷新深空探测极限，绘制极深图像。”蔡铮介绍说，研究团队利用恒星散射，在宇宙中发现了160多个早期星系候选体。这些星系存在于宇宙大爆炸后200至5亿年之间。到目前为止，全球仅发现了50多个当代星系。吴嘉敏介绍，星岩的“自监督时空” “去噪”技术侧重于微弱信号的提取和重建。通过对恒星的噪声和亮度涨落联合建模，直接用大量观测数据进行训练，增加了探测深度，保证了探测精度。《科学》一书的审稿人表示，这项研究将为探索宇宙提供“有力的工具”，“将对天文学领域产生重大影响”。戴琼海表示，利用星线，可以忠实地再现天文观测中受噪声干扰的微弱天体。该技术预计未来将应用于更多新一代望远镜，有助于破译暗能量、暗物质、宇宙起源和系外行星等重要科学问题。
（编辑：项小斌）