记者从清华大学获悉：清华大学自动化学院戴琼海院士团队和天文学院蔡正副教授团队研发出改进型AI天文观测“星”模型，克服信噪比极低的高保真光子重建问题，突破天文观测深度限制，增加詹姆斯·韦伯宇宙探测深度。我们建议“进化”可以伸缩1级。 （天体亮度的单位），将探测精度提高了 1.6 等，并绘制了深空星系的最终图像。相关研究成果发表在国际学术期刊《Science》上。 “基于新技术，我们在韦伯太空望远镜的深度观测数据中发现了 160 多个早期宇宙高位移星系的候选星系，是现有观测数据的三倍。之前发现的数量。 “他们的发现为理解宇宙第一道光的诞生提供了新的数据，”该论文的共同通讯作者蔡正说。清华大学博士后研究员、论文共同通讯作者郭玉铎表示，在天文观测中，来自天窗的明亮背景噪声和望远镜本身的热辐射噪声结合在一起，阻挡了微弱的星光。 “星燕”专注于微弱信号的提取和重构，将深空图像重构为时空与光线交织的三维体。通过独特的自适应光度探测机制，我们对恒星本身的噪声和亮度波动进行联合建模，使我们能够忠实地恢复目标信号，提高探测的深度和准确性（人民日报）。顾客）
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