“预见”空间望远镜眼中的星系：生成式AI连接地面与空间观测

近期，中国科学院上海天文台叶人豪与沈世银研究员探索了一种基于生成式人工智能的跨望远镜图像预测方法。该工作以DESI地面巡天与Euclid空间望远镜的真实配对的星系图像为基础，构建了从地面视宁度受限图像到空间高分辨率图像的生成式映射，并面向未来Euclid DR1覆盖天区提前生成了大规模预测图像数据集E-BGS。这一成果为缓解地面观测分辨率不足对星系结构测量的限制、在更广天区开展相关研究，探索了新的技术路径。相关成果发表在《天体物理学杂志快报》（The Astrophysical Journal Letters）上。

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