Universal Spectral Tokenization via Self-Supervised Panchromatic Representation Learning
作者: Jeff Shen, Francois Lanusse, Liam Holden Parker, Ollie Liu, Tom Hehir, Leopoldo Sarra, Lucas Meyer, Micah Bowles, Sebastian Wagner-Carena, Sebastian Wagner-Carena, Helen Qu, Siavash Golkar, Alberto Bietti, Hatim Bourfoune, Nathan Cassereau, Pierre Cornette, Keiya Hirashima, Geraud Krawezik, Ruben Ohana, Nicholas Lourie, Michael McCabe, Rudy Morel, Payel Mukhopadhyay, Mariel Pettee, Bruno Régaldo-Saint Blancard, Kyunghyun Cho, Miles Cranmer, Shirley Ho
分类: astro-ph.IM, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-11-10)
备注: Accepted at NeurIPS 2025 Machine Learning and the Physical Sciences Workshop; v2: added collaboration
💡 一句话要点
提出基于自监督全色表示学习的通用光谱Token化方法，统一异构光谱数据。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 光谱分析 自监督学习 深度学习 天文数据 通用表示 Transformer 光谱Token化
📋 核心要点
- 现有光谱数据分析方法在不同光谱域和对象类型之间是割裂的，限制了跨数据集的信息共享。
- 提出一种通用光谱Token化器，通过自监督学习，直接在原始波长网格上处理异构光谱数据。
- 实验证明，该模型能够统一不同分辨率和域的光谱数据，为天文学基础模型提供有力支持。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种深度学习模型，以自监督的方式联合学习异构光谱数据。该通用光谱Token化器直接在其原始波长网格上处理来自各种对象类型和分辨率的光谱，产生内在对齐、同质且具有物理意义的表示，可以有效地适应各种下游任务，并取得有竞争力的性能。该模型首次证明了单个模型可以统一跨分辨率和域的光谱数据，表明该模型可以作为天文学基础模型的强大构建块，并可能扩展到其他具有异构序列数据的科学领域，如气候和医疗保健。
🔬 方法详解
问题定义：目前，天文学领域存在大量异构光谱数据，这些数据来自不同的观测设备，具有不同的分辨率和波长范围。现有的光谱分析方法通常针对特定类型的天体或特定的光谱区域进行优化，难以实现跨数据集和跨领域的知识共享和迁移。因此，如何有效地统一和表示这些异构光谱数据是一个重要的挑战。
核心思路：该论文的核心思路是利用自监督学习方法，训练一个通用的光谱Token化器，将不同分辨率和波长范围的光谱数据映射到一个统一的、具有物理意义的表示空间。通过这种方式，可以消除数据异构性带来的影响，实现跨数据集和跨领域的光谱数据分析。
技术框架：该模型主要包含一个编码器和一个解码器。编码器负责将原始光谱数据转换为低维的表示向量，解码器则负责从该表示向量重建原始光谱数据。整个模型采用自监督的学习方式进行训练，即通过最小化重建误差来学习光谱数据的内在结构和特征。具体来说，模型首先对输入光谱进行预处理，例如归一化和重采样。然后，编码器将预处理后的光谱数据转换为一个固定长度的向量表示。最后，解码器利用该向量表示重建原始光谱数据。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种通用的光谱Token化器，能够直接处理来自不同对象类型和分辨率的光谱数据，而无需进行手动特征工程或数据对齐。此外，该模型采用自监督的学习方式，能够有效地利用大量的未标记光谱数据进行训练，从而提高模型的泛化能力。
关键设计：该模型采用Transformer架构作为编码器和解码器。损失函数采用均方误差（MSE）来衡量重建误差。为了提高模型的鲁棒性，作者还采用了数据增强技术，例如随机噪声添加和波长偏移。此外，作者还设计了一种特殊的注意力机制，用于捕捉光谱数据中的长程依赖关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该模型在多个下游任务上取得了有竞争力的性能，例如光谱分类和红移估计。实验结果表明，该模型能够有效地统一不同分辨率和域的光谱数据，并且能够学习到具有物理意义的表示。例如，该模型能够准确地识别光谱中的关键特征，例如吸收线和发射线，并且能够将这些特征与天体的物理参数联系起来。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于天文学领域，例如光谱分类、红移估计、星族合成等。此外，该方法还可以扩展到其他具有异构序列数据的科学领域，如气候科学和医疗保健，为这些领域的基础模型构建提供有力支持。该研究有助于推动科学数据的统一表示和分析，促进跨领域知识共享和创新。
📄 摘要（原文）
Sequential scientific data span many resolutions and domains, and unifying them into a common representation is a key step toward developing foundation models for the sciences. Astronomical spectra exemplify this challenge: massive surveys have collected millions of spectra across a wide range of wavelengths and resolutions, yet analyses remain fragmented across spectral domains (e.g., optical vs. infrared) and object types (e.g., stars vs. galaxies), limiting the ability to pool information across datasets. We present a deep learning model that jointly learns from heterogeneous spectra in a self-supervised manner. Our universal spectral tokenizer processes spectra from a variety of object types and resolutions directly on their native wavelength grids, producing intrinsically aligned, homogeneous, and physically meaningful representations that can be efficiently adapted to achieve competitive performance across a range of downstream tasks. For the first time, we demonstrate that a single model can unify spectral data across resolutions and domains, suggesting that our model can serve as a powerful building block for foundation models in astronomy -- and potentially extend to other scientific domains with heterogeneous sequential data, such as climate and healthcare.