AstroCLIP: A Cross-Modal Foundation Model for Galaxies
作者: Liam Parker, Francois Lanusse, Siavash Golkar, Leopoldo Sarra, Miles Cranmer, Alberto Bietti, Michael Eickenberg, Geraud Krawezik, Michael McCabe, Ruben Ohana, Mariel Pettee, Bruno Regaldo-Saint Blancard, Tiberiu Tesileanu, Kyunghyun Cho, Shirley Ho
分类: astro-ph.IM, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-04 (更新: 2024-06-14)
备注: 18 pages, accepted in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Presented at the NeurIPS 2023 AI4Science Workshop
💡 一句话要点
提出AstroCLIP以解决星系图像与光谱的跨模态嵌入问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨模态学习 自监督学习 星系图像 光谱分析 天文学 变换器模型 特征嵌入
📋 核心要点
- 现有方法在星系图像和光谱的处理上缺乏有效的跨模态嵌入，限制了其在天文学中的应用。
- 论文提出AstroCLIP，通过自监督学习分别对图像和光谱进行编码，并使用对比损失进行对齐，形成共享潜在空间。
- 实验结果表明，AstroCLIP在光度红移预测和物理属性估计上超越了监督学习基线，显示出其强大的性能和应用潜力。
📝 摘要（中文）
我们提出了AstroCLIP，这是一个单一且多功能的模型，能够将星系图像和光谱嵌入到一个共享的、物理上有意义的潜在空间中。这些嵌入可以在不进行模型微调的情况下，用于多种下游任务，包括准确的模态内和跨模态语义相似性搜索、光度红移估计、基于图像和光谱的星系属性估计以及形态分类。我们的方法包括两个部分：首先，分别通过自监督设置对图像和光谱进行预训练，然后使用对比损失对编码器进行对齐。我们的实验结果显示，在所有下游任务中表现出色，尤其在光度红移预测和物理属性估计方面，相较于监督基线有显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决星系图像与光谱之间的跨模态嵌入问题。现有方法通常无法有效整合这两种模态的信息，限制了其在天文学研究中的应用潜力。
核心思路：AstroCLIP的核心思路是通过自监督学习分别对星系图像和光谱进行编码，并利用对比损失对这两个编码器进行对齐，从而形成一个共享的潜在空间。这种设计使得模型能够在不同模态之间进行有效的信息传递。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是图像编码器和光谱编码器的预训练阶段，接着是对比损失的应用阶段。通过这种方式，模型能够在无监督的情况下学习到有意义的特征表示。
关键创新：AstroCLIP是首个针对星系的跨模态自监督模型，并且是首个基于变换器架构的星系图像和光谱的自监督学习方法。这一创新使得模型在处理不同模态时具备更强的灵活性和适应性。
关键设计：在模型设计中，采用了变换器架构作为编码器，使用自监督学习策略进行预训练，并通过对比损失函数来对齐不同模态的特征表示。这些设计使得模型在多个下游任务中表现出色。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，AstroCLIP在光度红移预测任务中与专门训练的ResNet18模型表现相似，而在物理属性估计（如恒星质量、年龄、金属丰度和sSFR）方面超越了监督基线19%。在光度红移估计和物理属性预测任务中，AstroCLIP的表现是现有单模态自监督模型的两倍，显示出其显著的优势。
🎯 应用场景
AstroCLIP的研究成果在天文学领域具有广泛的应用潜力，能够帮助科学家更准确地进行星系的分类、属性估计和红移预测。这将推动天文学研究的进展，尤其是在大规模天文数据分析和理解宇宙结构方面。未来，该模型也可能被应用于其他领域的跨模态学习任务。
📄 摘要（原文）
We present AstroCLIP, a single, versatile model that can embed both galaxy images and spectra into a shared, physically meaningful latent space. These embeddings can then be used - without any model fine-tuning - for a variety of downstream tasks including (1) accurate in-modality and cross-modality semantic similarity search, (2) photometric redshift estimation, (3) galaxy property estimation from both images and spectra, and (4) morphology classification. Our approach to implementing AstroCLIP consists of two parts. First, we embed galaxy images and spectra separately by pretraining separate transformer-based image and spectrum encoders in self-supervised settings. We then align the encoders using a contrastive loss. We apply our method to spectra from the Dark Energy Spectroscopic Instrument and images from its corresponding Legacy Imaging Survey. Overall, we find remarkable performance on all downstream tasks, even relative to supervised baselines. For example, for a task like photometric redshift prediction, we find similar performance to a specifically-trained ResNet18, and for additional tasks like physical property estimation (stellar mass, age, metallicity, and sSFR), we beat this supervised baseline by 19\% in terms of $R^2$. We also compare our results to a state-of-the-art self-supervised single-modal model for galaxy images, and find that our approach outperforms this benchmark by roughly a factor of two on photometric redshift estimation and physical property prediction in terms of $R^2$, while remaining roughly in-line in terms of morphology classification. Ultimately, our approach represents the first cross-modal self-supervised model for galaxies, and the first self-supervised transformer-based architectures for galaxy images and spectra.