最暗弱深空星系图绘制成功

"'星衍'的核心，在于独特的光度自适应筛选机制。"团队成员介绍，它不再单纯将背景噪声视为随机干 扰，而是对噪声的涨落与星体本身的光度进行联合建模，"这个机制引导模型专注于对暗弱信号的提取 与重建"。 此外，即使信号极其暗弱，"星衍"也能直接利用带有真实噪声的海量真实数据进行训练，可高保真地还 原目标信号。 团队成员介绍，利用AI模型"解码"天文数据的过往研究并不少，却多沿用计算机视觉领域的通用指标衡 量性能。这些指标往往易将模型导向一种误区：数据变得干净平滑，实则磨平了极暗弱信号，甚至改变 了天体形态。 团队构建了一套基于天文科学的AI评价方法，摒弃单纯的视觉效果提升，以探测能力、形态保真、光 度保持等为核心评价指标，以科学需求引导"星衍"的架构设计。 来源：光明日报 本报北京2月23日电（记者邓晖） 清华大学自动化系成像与智能技术实验室戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队通过多学科交叉研 究，提出AI天文观测增强模型"星衍"(ASTERIS)，突破天文观测深度极限，将詹姆斯·韦伯空间望远镜探 测深度提升1个星等，找到的极暗弱高红移候选天体是过往研究的3倍，绘制出迄今最深邃的极致深空星 系图像。相关研究成果日 ...