[論文レビュー] Deep learning-based astronomical multimodal data fusion: A comprehensive review

Wujun Shao, Dongwei Fan+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2026

Gamma-ray bursts and supernovae被引用数 0

ひとこと要約

このレビューは天文学における深層学習ベースのマルチモーダルデータ融合を概観し、データ源、モダリティ、モデル、融合戦略、データセット、課題、今後の方向性を整理する。

ABSTRACT

With the rapid advancements in observational technologies and the widespread implementation of large-scale sky surveys, diverse electromagnetic wave data (e.g., optical and infrared) and non-electromagnetic wave data (e.g., gravitational waves) have become increasingly accessible. Astronomy has thus entered an unprecedented era of data abundance and complexity. Astronomers have long relied on unimodal data analysis to perceive the universe, but these efforts often provide only limited insights when confronted with the current massive and heterogeneous astronomical data. In this context, multimodal data fusion (MDF), as an emerging method, provides new opportunities to enhance the value of astronomical data and deepening the understanding of the universe by integrating information from different modalities. Recent progress in artificial intelligence (AI), particularly in deep learning (DL), has greatly accelerated the development of multimodal research in astronomy. Therefore, a timely review of this field is essential. This paper begins by discussing the motivation and necessity of astronomical MDF, followed by an overview of astronomical data sources and major data modalities. It then introduces representative DL models commonly used in astronomical multimodal studies, the general fusion process as well as various fusion strategies, emphasizing their characteristics, applicability, advantages, and limitations. Subsequently, the paper surveys existing astronomical multimodal studies and datasets. Finally, the discussion section synthesizes key findings, identifies potential challenges, and suggests promising directions for future research. By offering a structured overview and critical analysis, this review aims to inspire and guide researchers engaged in DL-based MDF in astronomy.

研究の動機と目的

• 天文学におけるマルチモodalデータ融合（MDF）を用いる動機付け：単一モード分析の制限を克服する。
• データ源、モダリティ、融合レベル、モデル開発を包含するDLベースの天文学MDFの体系的フレームワークを提供する。
• 天文学における代表的なDLアーキテクチャと融合戦略を批判的に分析する。
• 既存の研究とデータセットを要約し、現在の課題と潜在的な将来の方向性を議論する。

提案手法

• データ源、モダリティ、融合レベル、モデル開発を結ぶDLベースの天文学MDFの統一フレームワークを導入する。
• 代表的なDLアーキテクチャ（ANN、CNN、AE/VAEs、GAN、RNN、Transformer）と融合戦略を分類し批判的に分析する。
• 既存の天文学MDF研究と公開データセットを調査する。
• データの異種性やベンチマーク不足などの課題を議論し、今後の研究方向を示唆する。

Figure 1: The basic framework of DL-based MDF in astronomy.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 天文学MDFで使用されるデータ源とモダリティは何か。
• RQ2 クロスモーダルな天文学データに対して最も効果的なDLモデルと融合戦略は何か。
• RQ3 現在存在する天文学MDFのデータセットとベンチマークは何か、その制限は何か。
• RQ4 天文学におけるDLベースMDFの主な課題と有望な方向性は何か。

主な発見

• 本論文はDLベースの天文学MDFの体系的フレームワークを確立する。
• 代表的なDLアーキテクチャと融合戦略をその適用性とともに分類・分析する。
• 分野における取得済み論文とデータセットの詳細な概説を提供する。
• 現在の課題（データの異種性、ベンチマーク不足）を議論し、将来の研究方向を提案する。

Figure 2: Multi-band and multi-platform collaborative observations. The upper part: Taking multi-band observation images of the Crab Nebula as an example, it is evident that data from different wavebands can reveal distinct details, demonstrating the complementarity among them. Credit: [ $\gamma$ -r