目前，星衍已成应用于詹姆斯 · 韦伯方位望远镜与昴星团地面望远镜，覆盖之波段范围从可见光（约 500 纳米）延伸到中红外（5 微米）。
于詹姆斯 · 韦伯方位望远镜之观测数据上，星衍展现之惊者之效果：将探测暗弱天体之完备度提升之整整 1.0 名星等，并将探测之准确度提升之 1.6 名星等。
依托此一技艺，研讨团队于韦伯方位望远镜之深度观测数据中，发觉之超过 160 名太虚早期之候选高红移星系，数量为先前发觉之 3 倍。
相关研讨成果于北京光阴 2 月 20 日以《自督察时空降噪提升天文成像探测极限》(Deeper detection limits in astronomical imaging using self-supervised spatiotemporal denoising) 为题，以长文样貌“优先发表”(First Release) 于《格致》杂志（Science），审稿者称赞其为“卓越之工与强盛之器物”“会对天文领域产生重要之影响”。
IT之家 2 月 21 日消息，清华大学宣布，日前，清华大学自动化系戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队（以下简称：研讨团队）提出时空自督察计算成像模型 —— 星衍 (ASTERIS)，攻克极低信噪比下之高保真光子重构难题，突围天文观测深度极限，将詹姆斯 · 韦伯方位望远镜探测深度提升 1 名星等，找到 3 倍数量于过往研讨之极暗弱高红移候选天体，绘制出迄今最深邃之极致深空星系图像。
IT之家从官方新闻稿获悉，此前，使用 AI 模型“解码”天文数据之研讨并不少见，多沿用计算机视觉领域之通用指标衡量性能。
星衍之另一大优势于于其强盛之泛化本领。
模型首次采用之“分时中位，全时平均”联手改良计策：通过中位数统计，剔除单次曝光中存之太虚射线等瞬态干扰；通过加权平均，最大化暗弱信号之信噪比。
新型城镇化。此标志之它不仅能解码方位望远镜之尖端数据，更可兼容多元探测设备，成为通用之深空数据增强平台，为苍生探寻太虚之巨眼，植入智能之 AI 大脑。
IT之家附论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ady9404。
另一方面，星衍于增探测深度之同时，还之力确保之探测之准确性。
此些星系存于太虚大爆炸后仅 2 至 5 亿年之“太虚黎明”时代，它们之发觉使苍生得以绘制出目前最深邃、暗弱之早期星系光度函数，为体谅太虚第一缕曙光之诞生提供之全新数据。
此一双重机制显著提升之探测暗弱信号之本领，也同时降低之虚妄信号之产生概率，保证之天文数据之格致性。
此些指标往往易将模型导向一种误区：数据变得洁平滑，实则磨平之极暗弱信号，甚至更张之天体形态。
此一特性使其能够悠闲跨越不同观测平台与探测波段。
研讨团队构建之一套基于天文格致之 AI 评议法门，摒弃单纯之视觉效果提升，以探测本领、形态保真、光度保等为核心评议指标，将深空观测中之多帧曝光计策内化为模型之数据输入逻辑，从格致需求引导星衍之架构设计。
作为一种光阴-方位-光度多维智能修习法门，它仅基于已有之观测数据进行操练，无需依赖者工标注。
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