最近清华大学的专家们，把先进的AI模型给放进了天文观测里，搞出了一张特别深的宇宙照片。想要看清那些离我们特别远、特别暗的星星和星系，这是破解宇宙怎么来的、能量怎么转的大难题。科学家们用计算光学和AI算法做了个叫“星衍”的模型，能从一堆杂讯里揪出那些微弱的信号。靠着它，团队看到了超过130亿光年外的星系，还拿到了现在全世界最深的那张星空图，成果在2月20号凌晨发在了《科学》杂志上。 虽然暗弱天体里藏着宇宙起源的大秘密，但要看见它们特别难。因为天空本身的亮光和望远镜发热产生的噪声搅在一起，老会把这些微弱的信号给盖掉。这次戴琼海教授、蔡峥副教授和吴嘉敏副教授带着学生们自己琢磨出了这套算法。这个模型能帮望远镜把大量数据变清晰，不光能看懂詹姆斯·韦布空间望远镜拍的照片，以后别的望远镜也能用它来增强画面。“星等”就是看星星亮不亮的尺子，数字越大说明星星越暗。他们给詹姆斯·韦布加了星衍以后，看的范围从红光一直延伸到中红外（大概5微米），探测深度多了1个星等，准确性还多了1.6个星等——这就好比是把望远镜的直径从6米扩大到了将近10米的大小。 蔡峥说他们这次搞出了目前国际上探测得最深的影像。拿詹姆斯·韦布当例子看的话，把数据传给星衍处理后，能看到超过160个宇宙早期的候选星系。这些星系可是在宇宙大爆炸2亿到5亿年的时候出现的，以前全世界才找到50来个呢。吴嘉敏解释说这个模型最牛的是用“自监督时空降噪”技术专门对付噪声。它通过学习噪声怎么波动和星体亮度怎么变化直接用海量的实际数据来训练自己。这样在加深探测深度的时候也保证了准确性。《科学》的审稿人都说这研究是天文领域的一把利器，“会有很大的影响”。 戴琼海还说以后这技术可以用到更多新望远镜上去帮忙解码暗能量、暗物质这些宇宙大秘密，也能帮天文学家找到更多像地球一样的系外行星。