清华大学的中国研究人员开发出一种新的人工智能模型，大幅提升了天文学家研究深空的能力。
这款模型名为 ASTERIS，全称为 Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis。它结合了计算光学与人工智能技术，能够捕捉来自遥远天体的极其微弱信号。
这项研究成果发表于《Science》。科学家将 ASTERIS 应用于詹姆斯·韦布望远镜的数据，使观测范围从波长约为500纳米的可见光扩展至波长为5微米的中红外辐射。
探测深度提高了一个星等：如今，望远镜能够探测到比以往微弱2,5倍的天体。由此发现了超过160个来自“宇宙黎明”时期——即大爆炸后200至500百万年——的高红移星系候选体。
这一数量是此前方法所得结果的三倍。清华大学天文学系副教授蔡正表示，该模型有助于克服天空背景噪声和望远镜热辐射的干扰；过去，这些干扰会掩盖微弱信号。
ASTERIS 采用自监督时空降噪方法，并通过综合考虑时间和空间上的变化来构建三维图像。它还借助自适应光度筛选机制，将真实信号与背景噪声区分开来。
清华大学自动化系教授戴琼海指出，如今可以清晰、准确地重建被隐藏的天体。这项技术适用于不同的观测系统，并有望成为处理海量数据的通用平台。
未来，研究人员计划将这一模型应用于下一代望远镜。它将如何影响人们对暗能量、暗物质以及宇宙起源的探索？
科学家强调，ASTERIS 已展现出在探测系外行星以及解决现代天文学其他关键问题方面的潜力。
