在探索宇宙奥秘的过程中，暗弱天体观测一直是天文学的难题。受天光背景噪声和仪器热辐射影响，传统望远镜在观测130亿光年外的早期星系时面临明显瓶颈。清华大学一支跨学科团队近期研发的“星衍”系统，将计算光学与智能算法结合，提出了一条不同于“做更大望远镜”的解决路径。研究团队负责人介绍，宇宙大爆炸后2至5亿年形成的早期星系，亮度仅为现有设备探测极限的1/40。以往往往需要更大口径望远镜来提高信号捕获能力，而“星衍”依靠“自监督时空降噪”核心算法，实现对噪声与星体光度的有效分离。实验数据显示，该系统可将詹姆斯·韦布空间望远镜的等效探测口径从6米提升至接近10米。 该技术已体现出明确的科学产出。相较国际同类研究目前仅报道50余个有关发现，我国团队已识别出160多个早期候选星系。它们形成于宇宙早期，为研究星系演化提供了更丰富的样本。《科学》期刊评审专家认为，该成果不仅提升了深空探测的有效深度，也为天文数据处理提供了新的思路。 从原理上看，“星衍”的关键在于构建动态噪声模型，并直接利用真实观测数据进行训练，减少了传统人工标注可能带来的偏差。系统采用兼容性设计，可适配多种探测设备，未来有望发展为更通用的数据增强工具。目前，团队正与多个国际观测项目开展合作，并计划将相关方法拓展至引力波探测等应用方向。
从“看得到”到“看得清”——再到“看得更深、更准”——深空探测的推进离不开硬件、算法与科学问题的共同演进；“星衍”以方法创新释放既有观测数据的潜力，为还原宇宙早期图景提供了新的工具。面向未来，持续加强原始创新能力，完善数据共享与验证机制，有助于将技术进步转化为稳定、可持续的基础科学增量，为人类理解宇宙演化打开更大的观测窗口。