清华大学自动化系与天文系联合研究团队取得重大天文突破。依托自主研发的时空自监督计算成像模型“星衍”，该团队成功突破天文观测深度极限，绘制出迄今人类最深邃的极致深空星系图像，相关成果发表于《科学》杂志。

宇宙暗弱天体的观测长期受噪声干扰与硬件瓶颈制约，天光背景与望远镜热辐射叠加的噪声，使得宇宙黎明时期的微弱星光难以捕捉。“星衍”模型的诞生打破了这一困境。其独创的光度自适应筛选机制，对噪声涨落与星体光度进行联合建模，并结合“分时中位，全时平均”优化策略，在有效剔除干扰的同时，最大化提升了暗弱信号的信噪比，成功攻克了极低信噪比下的高保真光子重构难题。

将“星衍”模型应用于詹姆斯·韦伯空间望远镜的观测数据后，实现了探测深度与准确度的显著提升，相当于有效提升了望远镜的等效观测能力。依托该技术，团队发现了数量可观的高红移候选星系，这些距离地球极其遥远的天体，勾勒出宇宙黎明时期的最初图景。

“星衍”模型还具备强大的跨平台泛化能力，无需依赖人工标注数据，即可兼容空间与地面望远镜，覆盖从可见光到中红外的探测波段。这项理工交叉的创新成果，推动了天文观测从依赖硬件堆叠向智能增益的转型，为人类探索暗物质、暗能量等宇宙前沿问题，打开了全新的观测窗口。