你敢信？找130億光年外的星系，以前就像在黑夜里摸黑找一根極細的繡花針——那星系的光弱到什么程度？每秒只有幾個光子能落到望遠鏡上，比遠處飄著的螢火蟲暗上億倍！過去人類只能砸錢造更大的鏡子、更貴的衛(wèi)星，但錢花得越來越多，提升卻越來越小，就像手機充電到99%再充1%要等半天。直到2月20號，清華的兩個團隊扔出了個炸子兒：他們搞的AI“星衍”，直接把詹姆斯·韋布空間望遠鏡的探測深度拉了1個星等，相當于把韋布的等效口徑從6.4米干到了近10米！更狠的是，靠這個AI，他們新發(fā)現(xiàn)了162個宇宙大爆炸后2到5億年的候選星系——之前國際上總共才找到50多個，直接翻了三倍！

先嘮嘮這個“1個星等”到底有多牛。天文里的星等，數(shù)值越大天體越暗，提升1個星等，意味著能看到原來2.5倍暗的東西。韋布本來已經(jīng)是人類最牛的太空望遠鏡了，現(xiàn)在靠AI“加持”，相當于憑空給它換了個更大的“眼睛”——要是真造個10米口徑的望遠鏡，那造價得翻好幾倍，還得等好多年才能發(fā)射，清華這波操作直接省了幾十億甚至上百億的成本！

為什么AI能搞定？因為天文觀測有個死對頭——噪聲。你想啊，太陽系的黃道光、銀河系的漫射光，再加上望遠鏡自己的熱輻射，這些東西混在一起，就像給宇宙照片蓋了一層厚厚的霧，暗弱的星系信號根本看不清。而且這些噪聲還不是均勻的，一會兒這兒多一會兒那兒少，傳統(tǒng)的疊加方法根本沒用。

清華團隊的降噪思路簡直是黑科技！他們搞的“自監(jiān)督時空降噪”，核心是把噪聲的波動和星系本身的亮度一起建模。吳嘉敏副教授說過，直接用海量真實觀測數(shù)據(jù)訓(xùn)練，既能加深度又能保證準確。具體更牛的是，這個AI不需要人去標數(shù)據(jù)！一般的AI模型得先給一堆圖標上“這是星系”“這是噪聲”，但星衍直接用真實觀測數(shù)據(jù)就能訓(xùn)。團隊還專門搞了套天文專用的評價體系，盯著探測能力和形態(tài)保真，避免了傳統(tǒng)計算機視覺指標導(dǎo)致的信號失真——畢竟要是把星系認成噪聲，或者把噪聲認成星系，那麻煩就大了。

咋干？用了“分時中位，全時平均”的招：先拿中位數(shù)統(tǒng)計，把單次曝光里的宇宙射線這種突然冒出來的干擾去掉；再加權(quán)平均，把暗弱信號的信噪比拉滿。這套組合拳，既讓暗弱信號能被看見，又減少了假信號的概率。

這項成果的意義，可不只是多找?guī)讉€星系那么簡單。以前天文觀測的思路，就是“堆硬件”：鏡子越大越好，衛(wèi)星越貴越好。但現(xiàn)在已經(jīng)到瓶頸了，再砸?guī)装賰|，可能也就提升一點點。清華這波操作，相當于打開了新大門：用算法從現(xiàn)有數(shù)據(jù)里“榨”出更多信息，不用再跟硬件死磕了！

星衍還有個超厲害的本事——泛化能力。它不光能解碼韋布的數(shù)據(jù)，還能兼容其他望遠鏡，比如日本的昴星團地面望遠鏡，覆蓋的波段從可見光（500納米左右）到中紅外（5微米）都能管。這意味著啥？它能當一個通用的“AI大腦”，給全球的天文望遠鏡都裝上，以后不管啥望遠鏡拍的圖，都能靠它提升畫質(zhì)、找更多暗弱天體。

戴瓊海院士也說了，依托星衍，那些被噪聲擋住的暗弱天體能高保真重現(xiàn)。以后這技術(shù)要是用到更多新一代望遠鏡上，就能幫著解碼暗能量、暗物質(zhì)、宇宙起源，甚至系外行星這些大問題——想想都激動，人類對宇宙的認知又要往前邁一大步了！

從“追光”到“算光”，清華這波操作直接改寫了天文觀測的游戲規(guī)則。以前我們看宇宙，拼的是鏡子大小、傳感器靈敏度；以后呢？每臺望遠鏡都配個AI大腦，人類能看到的宇宙，肯定比現(xiàn)在深得多、遠得多！

星衍只是個開始，但它已經(jīng)證明了一個道理：探索宇宙的時候，聰明的大腦，有時候比更大的鏡子管用多了。那些162個剛被發(fā)現(xiàn)的“宇宙黎明”星系，在130億光年外靜靜待著，等著中國科學(xué)家去揭開它們藏了130億年的秘密——想想都覺得浪漫又牛掰！

參考資料：科技日報《清華團隊用AI提升韋布望遠鏡探測深度 發(fā)現(xiàn)162個早期星系》