2月20日，清華大學自動化系成像與智能技術實驗室戴琼海院士團隊、天文系副教授蔡崢團隊聯合研發的AI天文觀測增強模型“星衍”（ASTERIS），成功突破天文觀測深度極限，大幅提升詹姆斯·韋布空間望遠鏡探測能力。相關研究成果發表在國際學術期刊《科學》上。

當前，傳統天文觀測依賴硬件升級，已陷入邊際效應瓶頸，加之複雜的時空異質噪聲幹擾，極闇弱天體探測難度極大。研究團隊打造出的“星衍”模型創新性地構建光度自適應篩選機制，對噪聲與天體光度聯合建模，同時採用“分時中位，全時平均”優化策略，剔除瞬態幹擾、提升闇弱信號信噪比，既保證信號高保真還原，又嚴格保障天文數據的科學性與嚴謹性。

實測數據顯示，“星衍”將韋布望遠鏡探測深度提升1個星等，光子收集效率提升近一個數量級，等效觀測口徑從6.4米提升至近10米。依託該模型，團隊發現160餘個宇宙大爆炸後2億至5億年的高紅移候選天體，數量為過往研究的3倍，繪製出迄今最深邃的極致深空星系圖像，為探索宇宙黎明時代的星系起源提供了全新關鍵數據。

“星衍”具備強大泛化能力，無需人工標註即可適配多類望遠鏡與多波段觀測，已成功應用於空間與地面天文觀測設備。此項成果推動了天文觀測從硬件堆疊向智能增益轉型，將為人類探索宇宙起源等前沿科學問題提供核心技術支撐。