DESA: Desvendando Propriedades Estelares com IA Multimodal
A astrofísica estelar, campo dedicado ao estudo das estrelas, depende fundamentalmente de diversas modalidades de observação, principalmente curvas de luz fotométricas e dados espectroscópicos, para inferir propriedades estelares cruciais. Embora o aprendizado de máquina (ML) tenha promovido avanços significativos na análise de modalidades individuais, a informação complementar codificada entre essas diferentes fontes de dados permaneceu amplamente inexplorada até então. 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 supervisio...