IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Astronomia e espaço · arXiv · 2026-10-22
Caracterização orientada por dados de curvas de luz de fontes variáveis com aprendizado de representação multimodal
Título original: Data-driven characterisation of variable source light curves with multimodal representation learning
Esta estrutura caracteriza curvas de luz de fontes variáveis sem dados de treinamento rotulados, combinando um Transformer sobre observações brutas com uma rede convolucional sobre periodogramas. Em 37,006 fontes do ZTF, um classificador linear usando as representações aprendidas alcançou 77.1% de acurácia balanceada em 14 classes e 90.5% em categorias amplas. A combinação dos dois ramos melhorou a acurácia balanceada em até 14.9 pontos percentuais em relação ao melhor ramo único, enquanto a concatenação de representações de múltiplas bandas elevou o valor para 86.1%.