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近日，中國科學院國家天文臺等研究團隊發(fā)布了SpecCLIP人工智能模型，將類似“大語言模型”的思想引入恒星光譜分析，為跨巡天數據融合和精密恒星物理參數研究提供了新思路。恒星光譜被稱為研究宇宙的“指紋”。科學家通過分析恒星光譜中的譜線特征，可以測量恒星的溫度、重力加速度及化學成分，并依據其記錄的化學印記，如同考古研究一般反演銀河系的演化歷史。然而，不同望遠鏡及巡天項目所獲取的光譜數據，在分辨率、波段范圍及觀測方式等方面通常存在差異，導致數據難以直接統(tǒng)一分析。此次研發(fā)的SpecCLIP模型，重點針對LAMOST低分辨率光譜數據與Gaia XP光譜數據的聯合分析難題。研究團隊將不同來源的光譜數據映射至同一個“特征空間”。通過對比學習方法，SpecCLIP模型可自主學習兩類光譜間的內在聯系，高效實現跨儀器、跨巡天的數據對齊與轉換，為大規(guī)模聯合研究提供了新的技術路徑。與傳統(tǒng)面向單一任務訓練的模型不同，SpecCLIP更接近“基礎模型”框架，不僅可統(tǒng)一預測恒星大氣參數和元素豐度，還可開展光譜相似性搜索和異常源發(fā)現，為未來海量巡天數據的自動化分析奠定基礎。在銀河系考古研究中，該模型可助力極端貧金屬星的大規(guī)模搜尋與證認，推動構建大規(guī)模外暈紅巨星樣本，為追溯銀河系早期并合歷史提供關鍵觀測數據基礎。基于上述統(tǒng)一表征能力，SpecCLIP模型已在多項前沿科學研究中得到應用。例如，在Earth 2.0（ET）任務的科學準備中，該模型可為ET天區(qū)的行星寄主恒星提供準確、全面的基礎參數，進而提升潛在宜居行星的篩選效率；在銀河系演化史研究方面，該模型為數百萬顆恒星年齡的統(tǒng)一測量提供了新的技術路徑，并為重建銀河系形成與并合歷史提供了更大規(guī)模的數據支撐。隨著LAMOST、Gaia及下一代巡天項目持續(xù)產生海量觀測數據，SpecCLIP模型展現了人工智能方法在天文光譜研究領域的潛力，有望成為連接不同觀測系統(tǒng)的重要橋梁，并推動銀河系結構、形成演化研究、及恒星物理研究向更高精度方向發(fā)展。相關研究成果發(fā)表在《天體物理學報》（The Astrophysical Journal）上。研究工作得到國家自然科學基金委員會的支持。論文鏈接基于SpecCLIP基座模型構建的面向科研人員的恒星光譜專業(yè)分析平臺界面SpecCLIP大模型示意圖