清华大学研究团队在《科学》杂志上发表了天文成像技术的突破性成果。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的“星衍”（ASTERIS）时空自监督计算成像模型，成功提升了詹姆斯·韦伯空间望远镜的深空探测能力。该技术将望远镜的等效探测口径提升至新的量级，相当于显著增强了其集光能力。
“星衍”模型旨在解决天文观测中天光背景噪声与望远镜热辐射噪声叠加的行业难题。它通过建立噪声涨落与星体光度的联合模型，实现了在极低信噪比环境下对光子的有效重构。模型采用“分时中位，全时平均”的联合优化策略，能够在剔除宇宙射线等瞬态干扰的同时，有效提升暗弱信号的信噪比，测试显示其探测准确度获得显著提升。
研究团队应用该模型处理韦布望远镜的观测数据，取得了重要发现。新识别出的宇宙大爆炸后数亿年的高红移候选星系数量远超此前同类研究，这些星系距离地球极其遥远。相关成像成果构成了当前国际最深邃的深空星系图像之一。
技术验证表明，“星衍”模型具备良好的跨平台兼容性，其工作波段覆盖可见光至中红外，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”。
该方法无需依赖人工标注的训练数据，可直接利用真实观测数据完成模型训练。团队建立了以探测能力和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可能导致的信号失真问题。该技术未来有望为暗能量、系外行星探测等前沿天文研究领域提供新的技术支撑。
