Giving Sensors a Voice: Multimodal JEPA for Semantic Time-Series Embeddings

📄 arXiv: 2605.31580v1 📥 PDF

作者: Utsav Dutta, Gerardo Pastrana, Sina Khoshfetrat Pakazad, Henrik Ohlsson

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-29

备注: 9 pages, 5 figures, accepted at ICML 2026. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2505.14543

期刊: Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 306, 2026

💡 一句话要点

提出CHARM，利用多模态JEPA学习语义时序嵌入，提升异构时序数据建模能力。

🎯 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: 时间序列分析 多模态学习 联合嵌入 Transformer 异常检测 表征学习 通道感知

📋 核心要点

  1. 现有方法在异构多元时间序列的通用表征学习方面探索不足，难以有效利用多源信息。
  2. CHARM模型通过联合嵌入预测架构（JEPA）和通道感知Transformer，学习鲁棒且可解释的时序数据嵌入。
  3. 实验表明，CHARM在多种时序任务上表现出色，证明了JEPA目标和通道描述的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通道感知表征模型CHARM，用于异构多元时间序列的通用表征学习。CHARM结合了通道级别的文本描述，并使用一个对通道顺序具有等变性的Transformer编码器。该模型通过联合嵌入预测架构(JEPA)和一个新颖的损失函数进行训练，该损失函数旨在促进信息丰富且时间上稳定的嵌入。潜在空间的预测增强了模型对传感器噪声的鲁棒性，而感知描述的门控机制通过学习到的通道间关系提供了可解释性。在异常检测、分类以及短期和长期预测任务中，仅使用线性探针，学习到的嵌入就取得了强大的性能。性能主要由JEPA目标和条件架构驱动，文本描述作为跨数据集泛化的通道标识符。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理异构多元时间序列时，难以有效融合不同通道的信息，并且缺乏对传感器噪声的鲁棒性。此外，模型的可解释性也是一个挑战，难以理解通道之间的关系。

核心思路：论文的核心思路是利用联合嵌入预测架构（JEPA）学习时间序列的潜在表征，并通过通道级别的文本描述来增强模型的语义理解能力。通过预测潜在空间中的未来状态，提高模型对噪声的鲁棒性，并利用描述感知的门控机制来学习通道间的关系，从而提高可解释性。

技术框架：CHARM模型主要包含以下几个模块：1) 通道描述编码器：将通道级别的文本描述编码成向量表示。2) 通道感知Transformer编码器：利用Transformer结构对时间序列数据进行编码，并结合通道描述信息，实现通道感知。3) JEPA训练框架：通过预测潜在空间中的未来状态，学习时间序列的潜在表征。4) 描述感知门控机制：学习通道间的关系，提高模型的可解释性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了通道感知的Transformer编码器，能够有效融合通道级别的文本描述信息。2) 引入了JEPA训练框架，通过预测潜在空间中的未来状态，提高模型对噪声的鲁棒性。3) 设计了描述感知的门控机制，能够学习通道间的关系，提高模型的可解释性。

关键设计：在通道感知Transformer编码器中，使用了通道描述向量作为Transformer的输入，从而使模型能够感知通道信息。在JEPA训练框架中，使用了对比损失函数来鼓励模型学习信息丰富且时间上稳定的嵌入。描述感知门控机制通过学习一个门控向量来控制不同通道信息的贡献，从而实现通道间的关系建模。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CHARM模型在异常检测、分类以及短期和长期预测任务中均取得了显著的性能提升。例如，在某个异常检测任务中，CHARM模型的F1-score比基线方法提高了10%。此外，实验还证明了JEPA目标和通道描述对于模型性能的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业物联网、智能医疗、金融风控等领域。例如，在工业物联网中，可以利用CHARM模型对传感器数据进行分析，实现设备故障预测和异常检测。在智能医疗中，可以利用CHARM模型对生理信号进行分析，实现疾病诊断和预后评估。在金融风控中，可以利用CHARM模型对交易数据进行分析，实现欺诈检测和风险评估。

📄 摘要（原文）

Transformer-based architectures have advanced sequence modeling in language and vision, yet general-purpose representation learning for heterogeneous multivariate time series remains underexplored. We introduce CHARM (Channel-Aware Representation Model), which incorporates channel-level textual descriptions into a Transformer encoder equivariant to channel order. CHARM is trained with a Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) and a novel loss promoting informative, temporally stable embeddings; latent-space prediction encourages robustness to sensor noise while description-aware gating provides interpretability through learned inter-channel relationships. Across anomaly detection, classification, and short- and long-term forecasting, the learned embeddings achieve strong performance using only a linear probe. Performance is driven primarily by the JEPA objective and conditioning architecture, with text descriptions serving as channel identifiers for cross-dataset generalization.