DESA: Desvendando Propriedades Estelares com IA Multimodal
Nesse contexto, um novo modelo de fundação multimodal, denominado DESA (Dual Embedding model for Stellar Astrophysics), surge para revolucionar a forma como as propriedades estelares são inferidas. Desenvolvido por Ilay Kamai, Alex M. Bronstein e Hagai B. Perets, o DESA integra curvas de luz e espectros para aprender um espaço latente unificado e fisicamente significativo para as estrelas.
O modelo DESA opera treinando encoders separados e específicos para cada modalidade, utilizando um esquema híbrido supervisionado/autossupervisionado. Posteriormente, esses encoders são alinhados por meio do DualFormer, um módulo de integração cross-modal baseado em transformadores, adaptado especificamente para dados astrofísicos. O DualFormer incorpora atenção cruzada e autoatenção, uma nova perda de alinhamento de dupla projeção e uma eigendecomposição do espaço de projeção que resulta em embeddings fisicamente estruturados.
Os resultados demonstram que o DESA supera significativamente as linhas de base unimodais e autossupervisionadas em diversas tarefas. Em configurações de zero e poucas amostras, as representações aprendidas pelo DESA recuperam diagramas cor-magnitude e Hertzsprung-Russell com alta fidelidade, alcançando um R² de 0.92 para regressões fotométricas. Em um ajuste fino completo, o DESA atinge precisão de ponta para detecção de estrelas binárias (AUC = 0.99, AP = 1.00) e previsão de idade estelar (RMSE = 0.94 Gyr).
Um caso particularmente notável é a capacidade do DESA de separar naturalmente binárias sincronizadas de estrelas jovens. Essas duas populações possuem curvas de luz quase idênticas, mas o DESA as distingue puramente com base em suas posições incorporadas no espaço UMAP, sem a necessidade de informações cinemáticas ou de luminosidade externas.
O DESA representa uma estrutura poderosa e inovadora para a análise de populações estelares orientada por dados e multimodal, permitindo tanto a previsão precisa quanto a descoberta de novos fenômenos. Este avanço promete aprofundar nossa compreensão das estrelas e dos processos astrofísicos, abrindo novas avenidas para pesquisa e revelação de segredos cósmicos.