천문·천체물리
ZTF 광도곡선 210만 개로 사전학습한 자기지도 학습 모델 'Astra-CLR' 공개
연구진은 츠비키 과도천체 탐사(ZTF)의 라벨 없는 광도곡선 약 210만 개로 사전학습한 어텐션 기반 자기지도 대조학습 프레임워크 'Astra-CLR'를 발표했다. 부분 광도곡선을 입력으로 비대칭·다중 스케일 시간 뷰를 생성해 '국소-전역' 매핑을 학습하게 하고, 필터별로 다른 관측 주기를 처리하는 다중 뷰 후기 융합(late fusion) 구조를 도입했다. 학습된 표현을 다항 로지스틱 회귀 분류기에 입력해 12개 변광 유형을 분류한 결과 정확도 약 0.70을 기록했고, 상위 계층만 미세조정하자 약 0.77로 향상됐다. 연구진은 Astra-CLR가 실제 ZTF 광도곡선만으로 학습된 최초의 공개 다중 필터 시계열 트랜스포머라고 밝혔다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)