首页清华星言大模型在揭示早期宇宙方面可与詹姆斯·韦伯望远镜相媲美
国产AI模型突破天文学观测深度极限
人类在观测浩瀚宇宙时，长期以来一直面临着观测能力的限制。即便是像詹姆斯·韦伯太空望远镜这样的先进仪器，在背景噪声的干扰下，也难以探测到早期宇宙中微弱的信号。然而，清华大学的一项最新突破改变了这一现状。由自动化系的戴琼海院士团队与天文系的蔡铮副教授共同开发的这款基于AI的天文观测增强模型，成功克服了在极低信噪比条件下进行高保真光子重建的难题，从而显著提升了观测深度。
这种国产“黑科技”究竟有多有效呢？实验数据表明，“星衍”模型使詹姆斯·韦伯太空望远镜的观测深度提高了1个数量级，检测精度也提升了1.6个数量级。在天文学领域，这些微小的提升意味着能够捕捉到更遥远、更暗淡的恒星光线。利用这一工具，研究团队在詹姆斯·韦伯望远镜拍摄的深空数据中，发现了160多个早期宇宙的高红移星系——这一数字是此前发现数量的三倍。
这些新发现的星系形成于“宇宙黎明”时期，大约在大爆炸后2亿到5亿年之间。它们代表了宇宙诞生初期最初的光芒，为研究万物的起源提供了极其宝贵的原始数据。
从技术层面来看，天文观测面临的最大挑战就是噪声。明亮的天空背景以及望远镜自身的热辐射会形成一层厚厚的“迷雾”，掩盖住微弱的恒星光线。“星衍”的神奇之处在于，它能够将平坦的深空图像转化为一个蕴含时间和空间的三维空间结构。通过一种独特的亮度自适应过滤机制，该模型能够准确地将噪声与目标信号区分开来。这种“拨开迷雾见蓝天”的方法不仅能够高精度地恢复信号，更重新定义了深空探索的极限。
这些研究成果已发表在权威期刊《科学》上。这一成就不仅标志着深度AI技术与基础科学的紧密结合取得了成功，也为中国科研团队探索宇宙事业树立了一个重要的里程碑。随着“星衍”模型得到更广泛的应用，宇宙中最深的秘密或许会比以往任何时候都更快被揭示出来。
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