OmniSpectra es un modelo de base que procesa espectros astronómicos de cualquier longitud sin remuestrearlos. A diferencia de otros modelos, no se limita a un rango de longitud de onda fijo o a instrumentos específicos. Esto le permite aprender simultáneamente de datos espectroscópicos a gran escala procedentes de múltiples sondeos astronómicos reales, cada uno con su configuración propia.


Su arquitectura se adapta a longitudes variables

El modelo logra esta flexibilidad con una arquitectura novedosa. Esta emplea un sistema de división en segmentos adaptable, una codificación global de longitud de onda sinusoidal y codificaciones posicionales locales mediante convolución profunda. Además, utiliza máscaras de autoatención que tienen en cuenta la validez de los datos, lo que permite aprender patrones espaciales a múltiples escalas e ignorar segmentos no válidos durante el proceso.

Demuestra una capacidad de generalización notable

OmniSpectra muestra una fuerte capacidad de transferencia de conocimiento a tareas para las que no fue entrenado específicamente. Esta característica posiciona al modelo como una herramienta versátil para diversas aplicaciones en astronomía, como clasificar fuentes, estimar corrimientos al rojo o predecir propiedades de estrellas y galaxias. Su uso puede reducir la necesidad de entrenar modelos individuales desde cero para cada tarea distinta.

Aunque promete unificar el análisis espectral, aún requiere que los astrónomos confíen en una caja negra que, por muy inteligente que sea, no explica por qué prefiere clasificar una galaxia como espiral en lugar de elíptica.