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清华大学AI技术突破:韦伯望远镜探测深度提升至10米量级

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今日,清华大学研究团队在《科学》杂志上发表了一项天文成像技术的突破性成果。该技术名为“星衍”(ASTERIS),由自动化系戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队联合开发,成功将詹姆斯·韦伯空间望远镜的深空探测深度提升了1个星等,相当于将望远镜的等效口径从6.4米提升至近10米量级。

“星衍”技术针对天文观测中天光背景噪声与望远镜热辐射噪声叠加的难题,通过建立噪声涨落与星体光度联合模型,实现了对极低信噪比环境下光子的重构。该模型采用“分时中位,全时平均”的联合优化策略,有效剔除宇宙射线等瞬态干扰,同时提升暗弱信号的信噪比。测试数据显示,探测准确度提升了1.6个星等。应用该模型处理韦布望远镜观测数据后,研究团队新发现了超过160个宇宙大爆炸后2至5亿年的高红移候选星系,数量是此前同类研究的三倍,这些星系距离地球超过130亿光年,相关成像构成了当前国际最深邃的深空星系图像。

“星衍”技术展现了跨平台兼容性,可覆盖从可见光(500nm)至中红外(5μm)波段,并已成功应用于韦伯空间望远镜及昴星团地面望远镜。《科学》杂志审稿人评价该技术为“天文领域的强大工具”。该方法无需人工标注训练数据,直接利用真实观测数据完成模型训练,建立了以探测能力、形态保真为核心的天文专用AI评价体系,避免了传统计算机视觉指标导致的信号失真问题。未来,这项技术有望为暗能量、系外行星探测等前沿领域提供支撑。

来源:一电快讯

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