Mô hình có tên là ASTERIS (Astronomical Spatiotemporal Enhancement and Reconstruction for Image Synthesis), được công bố cuối tuần qua trên tạp chí Science.
Mô hình này sử dụng quang học tính toán và thuật toán AI, giúp trích xuất các tín hiệu thiên văn cực kỳ yếu, xác định các thiên hà cách xa hơn 13 tỷ năm ánh sáng và tạo ra những hình ảnh không gian sâu nhất từng được tạo ra.
Việc khám phá các vật thể thiên thể xa xôi, mờ nhạt là rất quan trọng để hiểu về nguồn gốc và sự tiến hóa của vũ trụ. Tuy nhiên, các nhà thiên văn học phải đối mặt với một thách thức lớn. Các tín hiệu yếu từ các vật thể thiên thể ở xa thường bị che khuất bởi nhiễu nền của bầu trời và bức xạ nhiệt từ kính viễn vọng. Việc áp dụng kỹ thuật "khử nhiễu không gian-thời gian tự giám sát" của mô hình vào dữ liệu từ Kính viễn vọng Không gian James Webb (JWST) giúp mở rộng phạm vi quan sát từ ánh sáng nhìn thấy được ở khoảng 500 nanomet đến vùng hồng ngoại giữa ở 5 micromet, đồng thời làm tăng độ sâu phát hiện lên 1,0 độ sáng, cho phép kính viễn vọng phát hiện các vật thể mờ hơn 2,5 lần so với trước đây.
Phó Giáo sư Cai Zheng, tại Khoa Thiên văn học của Đại học Thanh Hoa, thành viên của nhóm nghiên cứu, cho biết với mô hình này, nhóm nghiên cứu đã xác định được hơn 160 thiên hà có độ dịch chuyển đỏ cao tiềm năng từ thời kỳ "Bình minh vũ trụ", khoảng 200 - 500 triệu năm sau Vụ nổ lớn (Big Bang), gấp 3 lần số lượng phát hiện bằng các phương pháp trước đây.
Các nhà nghiên cứu cho biết mô hình AI có thể giải mã khối lượng lớn dữ liệu kính viễn vọng không gian và tương thích với nhiều nền tảng quan sát, có thể trở thành một nền tảng tăng cường dữ liệu không gian sâu phổ quát. Các nhà nghiên cứu kỳ vọng công nghệ này sẽ được triển khai trên các kính viễn vọng thế hệ tiếp theo để giúp giải đáp những câu hỏi khoa học quan trọng liên quan đến việc giải mã năng lượng tối, vật chất tối, nguồn gốc vũ trụ và các hành tinh ngoài hệ Mặt Trời.
