ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-22
Характеризация кривых блеска переменных источников на основе данных с помощью многомодального обучения представлений
Оригинальное название: Data-driven characterisation of variable source light curves with multimodal representation learning
Данный фреймворк характеризует кривые блеска переменных источников без размеченных обучающих данных, объединяя трансформер, работающий с сырыми наблюдениями, и сверточную сеть, работающую с периодограммами. На 37,006 источниках ZTF линейный классификатор, использующий выученные представления, достиг сбалансированной точности 77.1% по 14 классам и 90.5% по широким категориям. Объединение двух ветвей повысило сбалансированную точность на величину до 14.9 процентного пункта по сравнению с лучшей отдельной ветвью, а конкатенация представлений из нескольких полос подняла ее до 86.1%.