清华自动化系的戴琼海教授、蔡峥副教授还有吴嘉敏副教授，他们在自己的团队里把AI技术拿出来，搞出了一个叫“星衍”的模型。这模型特别厉害，能把空间望远镜拍回来的海量数据给解码出来，还能把多个探测器的数据给兼容了。咱们国家的科学家通过这种计算光学原理再加上人工智能算法，给咱们搞出了一个能解锁暗弱天体信号的模型。这个模型让咱们能看到超过130亿光年远的星系，拿到的图像也是目前全世界最深的。这事儿在2月20日早上就发表在《科学》杂志上了。宇宙里那些暗弱的天体，其实藏着咱们理解宇宙起源和演化的关键信息。可是呢，天光背景的噪声加上望远镜本身的热辐射噪声，把这些暗弱天体的信号都给弄乱了。咱们这个星衍模型，它主要就是解决这个问题的。它有一种“自监督时空降噪”技术，专门负责把那些模糊不清的信号给提取重建出来。这是通过对噪声涨落和星体光度一起建模来实现的，并且是直接用海量观测数据训练的。这种技术不仅把探测深度给增加了，还保证了探测的准确性。咱们把这个模型用到詹姆斯·韦布空间望远镜上试试看吧。结果发现覆盖波段能从可见光（大概500纳米）一直延伸到中红外（5微米），而且把深空探测深度提升了1个星等，准确度还提升了1.6个星等。这就相当于把詹姆斯·韦布望远镜的等效口径从6米多给提升到快10米了。有了这个工具以后，咱们就能生成现在国际上探测深度最好的深空图像了。蔡峥教授说这次他们团队用这个星衍模型发现了超过160个宇宙早期的候选星系。这些星系都是在宇宙大爆炸后的2到5亿年之间存在的。而在此之前国际上只找到了50多个同期的星系。吴嘉敏介绍说这个模型就是为了解决宇宙探秘过程中遇到的那个大难题——天光背景噪声和望远镜热辐射噪声的干扰问题而开发出来的。《科学》杂志的审稿人觉得这个研究确实为探测宇宙提供了强大工具，会对天文领域产生重要影响。