Causal Foundation Models: Disentangling Physics from Instrument Properties
作者: Jeroen Audenaert, Daniel Muthukrishna, Paul F. Gregory, David W. Hogg, V. Ashley Villar
分类: cs.LG, astro-ph.IM, astro-ph.SR, cs.AI
发布日期: 2025-07-07
备注: 8 pages, 5 figures. Accepted to the ICML 2025 Foundation Models for Structured Data Workshop and accepted to the Machine Learning for Astrophysics Workshop 2025
💡 一句话要点
提出因果基础模型，解耦物理现象与仪器特性，提升时间序列泛化性
🎯 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: 因果推断 基础模型 时间序列 对比学习 解耦表示 双编码器 天文观测
📋 核心要点
- 现有时间序列基础模型难以区分物理现象与仪器特性，导致泛化能力受限，尤其在多仪器场景下。
- 提出一种因果驱动的双编码器模型，利用对比学习解耦物理信号和仪器效应的潜在表示。
- 在模拟天文时间序列数据上，该模型在低数据情况下显著优于传统模型，提升了少样本泛化能力。
📝 摘要（中文）
针对结构化时间序列数据，观测数据常将潜在物理现象与测量仪器引入的系统性失真混淆，限制了模型的泛化能力，尤其是在异构或多仪器环境中。本文提出了一种因果驱动的基础模型，利用结构化对比学习训练的双编码器架构，显式地解耦物理和仪器因素。该模型利用自然观测三元组（即，相同目标在不同条件下测量，以及不同目标在共享条件下测量），学习潜在的物理信号和仪器效应的独立表示。在模拟天文时间序列（模拟NASA凌星系外行星巡天卫星(TESS)观测的变星复杂性）上的评估表明，该方法在下游预测任务上显著优于传统的单潜在空间基础模型，尤其是在低数据情况下。结果表明，该模型支持基础模型的关键能力，包括少样本泛化和高效适应，并强调了将因果结构编码到结构化数据表示学习中的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决结构化时间序列数据中，物理现象与测量仪器特性相互纠缠的问题。现有基础模型通常将两者混合在单一潜在空间中，导致模型难以泛化到新的仪器或观测条件。这种纠缠限制了模型在异构数据源上的应用，阻碍了对真实物理过程的准确理解。
核心思路：论文的核心思路是利用因果关系建模，将物理信号和仪器效应视为两个独立的潜在变量，并通过学习将它们解耦。通过显式地建模仪器效应，模型可以更好地泛化到不同的仪器和观测条件，从而提高预测精度和鲁棒性。这种解耦也使得模型能够更好地理解潜在的物理过程。
技术框架：该模型采用双编码器架构，包含一个物理编码器和一个仪器编码器。物理编码器负责提取潜在的物理信号表示，仪器编码器负责提取仪器效应的表示。模型使用结构化对比学习进行训练，利用自然观测三元组（相同目标在不同条件下测量，不同目标在共享条件下测量）作为训练数据。通过对比学习，模型学习到物理信号和仪器效应的独立表示。
关键创新：该论文的关键创新在于将因果关系建模引入到时间序列基础模型中，通过双编码器架构和结构化对比学习，显式地解耦物理信号和仪器效应。与传统的单潜在空间模型相比，该方法能够更好地泛化到不同的仪器和观测条件，提高预测精度和鲁棒性。
关键设计：模型使用对比损失函数，鼓励相同物理信号的表示在不同仪器条件下保持一致，同时鼓励相同仪器效应的表示在不同物理信号下保持一致。具体而言，模型使用InfoNCE损失函数，最大化正样本对（相同物理信号或相同仪器效应）的互信息，同时最小化负样本对的互信息。网络结构的选择和超参数的调整（如编码器的层数、隐藏层大小、对比学习的温度参数等）对模型的性能有重要影响，但论文中未明确给出具体数值，可能需要根据具体应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在模拟天文时间序列数据上的实验结果表明，该方法在下游预测任务上显著优于传统的单潜在空间基础模型，尤其是在低数据情况下。具体性能提升数据未知，但论文强调了在少样本学习方面的优势，表明该模型具有良好的泛化能力和高效适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于天文观测、医疗监测、工业传感器等领域，在这些领域中，数据通常来自不同的仪器或观测条件。通过解耦物理信号和仪器效应，可以提高模型的泛化能力和预测精度，从而更好地理解和预测潜在的物理过程。例如，在医疗监测中，可以利用该模型分析来自不同医疗设备的心电图数据，从而更准确地诊断心脏疾病。
📄 摘要（原文）
Foundation models for structured time series data must contend with a fundamental challenge: observations often conflate the true underlying physical phenomena with systematic distortions introduced by measurement instruments. This entanglement limits model generalization, especially in heterogeneous or multi-instrument settings. We present a causally-motivated foundation model that explicitly disentangles physical and instrumental factors using a dual-encoder architecture trained with structured contrastive learning. Leveraging naturally occurring observational triplets (i.e., where the same target is measured under varying conditions, and distinct targets are measured under shared conditions) our model learns separate latent representations for the underlying physical signal and instrument effects. Evaluated on simulated astronomical time series designed to resemble the complexity of variable stars observed by missions like NASA's Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), our method significantly outperforms traditional single-latent space foundation models on downstream prediction tasks, particularly in low-data regimes. These results demonstrate that our model supports key capabilities of foundation models, including few-shot generalization and efficient adaptation, and highlight the importance of encoding causal structure into representation learning for structured data.