宇宙的起源与演化一直是科学探索的核心问题；要更逼近答案，关键在于能否观测到距离遥远、亮度极低的天体及其结构。但在深空观测中，天光背景噪声与空间望远镜自身的热辐射噪声叠加，显著削弱了对暗弱天体信号的捕捉与识别能力。清华大学自动化系戴琼海教授、天文系蔡峥副教授、自动化系吴嘉敏副教授等研究团队基于计算光学原理与先进算法，自主研发了一套计算模型。该模型采用“自监督时空降噪”方法，通过对噪声涨落与星体光度进行联合建模，并直接利用海量观测数据训练，实现对暗弱信号的提取与重建，为深空探测提供了新的技术路径。应用结果显示，该方案效果显著。研究团队将模型用于詹姆斯·韦布空间望远镜观测数据后，将有效探测波段从可见光拓展至中红外，覆盖范围由约500纳米延伸至5微米。更重要的是，模型使深空探测深度提升1个星等，探测准确度提升1.6个星等。按天文学常用表述，这相当于将望远镜的等效口径从约6米提升至接近10米量级，观测能力得到明显增强。技术提升也带来了新的科学发现。研究团队借助该模型识别出超过160个宇宙早期候选星系，这些星系形成于宇宙大爆炸后2亿至5亿年间。此前国际天文学界在同一时期仅发现50余个类似星系。这个结果为研究宇宙早期星系提供了更丰富的样本，也为理解宇宙形成与演化补充了关键观测证据。涉及的成果已于2月20日在线发表于国际顶级学术期刊《科学》。国际审稿专家评价该研究为深空探测提供了“强大工具”，认为其“将对天文领域产生重要影响”，表明了该技术的创新意义与应用潜力。从技术角度看，该模型兼容性强、通用性高：既可用于解码空间望远镜产生的海量数据，也有望适配多类探测设备，进一步发展为通用的深空数据增强平台，服务更多天文观测任务，扩大科学产出。
此次突破不仅说明了我国在天文观测技术上的重要进展，也凸显了学科交叉融合对科技创新的推动作用。随着深空探索不断迈向更遥远的时空，更多原创技术的出现，将为揭示宇宙奥秘提供新的中国思路与中国方案。（完）