HOLO 微云全息基于 Masked 预训练 Transformer 的红外光谱反卷积算法

在人工智能深度学习技术与物理化学分析技术不断融合的当下，一项由国内领先科技企业微云全息 (NASDAQ:HOLO) 自主创新技术 —— 基于 Masked 预训练 Transformer 的红外光谱反卷积算法，近日引起了科研界和产业界的广泛关注。该技术有效解决了红外光谱分析中由于设备老化、环境噪声干扰、光谱带宽重叠等问题所带来的谱图退化难题，显著提升了红外光谱数据的重建质量与反卷积精度，标志着红外光谱智能去噪与结构恢复进入了一个崭新的阶段。

红外光谱分析（IR spectroscopy）作为一种非破坏性、快速检测物质组成和分子结构的重要手段，广泛应用于材料科学、生物医学、环境监测、食品安全等多个关键领域。然而，由于物理设备的精度限制、传感器信噪比下降、红外辐射在传输过程中的衰减，以及分子振动信号之间的带宽重叠，获取的原始光谱数据往往存在不同程度的模糊、噪声污染与细节丢失。这些问题直接影响到下游任务中，如物质识别、浓度估算、结构重建等精度要求极高的过程。

传统的反卷积算法，如傅里叶反卷积（Fourier deconvolution）、维纳滤波（Wiener filtering）及基于优化的正则化方法，虽然在一定程度上能够缓解退化问题，但面对复杂、非线性且高维的红外光谱数据时，其稳定性和泛化能力均显不足，尤其在存在高噪声环境下，恢复出的信号质量难以满足工业与科研的实际需求。微云全息研究团队借助 Transformer 这一近年来在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域大放异彩的深度神经网络架构，将其迁移并重构应用于红外光谱序列的反卷积问题上。

不同于卷积神经网络（CNN）依赖固定窗口感受野提取局部特征的方式，Transformer 通过多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）能够在整个输入序列范围内动态捕捉远距离特征间的依赖关系，具有天然的全局建模能力。红外光谱作为一种高维序列信号，同样具备明显的全局特征和局部细节，因此 Transformer 的引入为光谱数据去噪与恢复提供了更大空间。

在 Transformer 架构的基础上，微云全息基于“Masked 预训练”策略。这种策略最初源于 BERT 模型在语言理解任务中的成功经验，被证明能够有效捕捉序列中元素间的深层次关系。微云全息研究团队将其迁移到红外光谱数据建模中，提出了一种自监督学习框架，用于从大规模无标签的红外光谱数据中自动学习鲁棒特征。

在预训练阶段，模型的编码器部分将输入的红外光谱序列进行随机掩蔽，即隐藏其中一部分连续或离散的波段信息；解码器则根据未被掩蔽的部分信息，尝试还原原始完整的序列。这一任务不仅锻炼了模型对光谱模式的整体理解能力，还增强了其对局部特征变化与全局趋势间的动态关联建模。

这种训练机制使得模型学到的潜在特征向量具有极强的泛化能力，并能够以非监督的方式学习大量“隐藏知识”，例如谱线峰值的依赖关系、背景噪声的分布规律、重叠峰的分离模式等。这些知识对于实际反卷积任务具有极高价值。

微云全息 (NASDAQ:HOLO) 红外光谱反卷积模型主要包括三个核心模块：

光谱编码器（Spectral Encoder）：基于标准的 Transformer 编码器结构，由多个自注意力层和前馈神经网络构成。输入为归一化处理后的红外光谱向量，输出为一组上下文相关的表示张量。这一阶段的关键是挖掘谱线间的长距离依赖性，从而为掩蔽区域的重建提供强有力的语义支撑。

随机掩蔽机制（Random Masking Strategy）：引入一组掩蔽向量用于随机隐藏不同波段的光谱信号，该策略可调控掩蔽比例，确保训练过程中模型不会过拟合特定模式，同时提升其对未知数据的容错能力。

解码重建器（Reconstruction Decoder）：以编码器输出为输入，尝试还原被掩蔽部分的光谱内容。解码器采用层叠的注意力结构，结合位置编码机制，充分利用上下文信息生成与原始序列一致的预测谱图。

通过上述模块的协同训练，整个模型实现了从光谱序列输入到纹理结构重建的端到端建模。

为了系统评估该模型的反卷积效果，微云全息 (NASDAQ:HOLO) 研究团队构建了多个基准数据集，涵盖来自不同红外光谱仪的原始采样数据，并加入人工合成噪声用于控制变量实验。同时，该技术还与主流的反卷积方法（如 TV 正则化、稀疏表示方法、CNN 去噪网络）进行了全面比较。

实验结果表明，在峰值恢复精度、谱线连续性、SNR 提升幅度、结构相似度等多个评估指标上，该模型均表现出显著优势。例如，在高噪声数据下，传统方法峰值误差达到 15% 以上，而该模型控制在 5% 以下；图谱还原后的平均结构相似性提升高达 0.91（原方法平均为 0.78）；此外，模型在实际光谱数据上的重建速度亦较快，具备工业部署潜力。

随着人工智能技术向边缘设备、小型传感器迁移，该模型的技术设计也充分考虑了轻量化与可嵌入性。在通过模型蒸馏（Model Distillation）与张量剪枝技术优化后，该 Transformer 模型在嵌入式设备中的运行效率显著提升，支持快速在线重构与边缘推理。更进一步，该技术也被认为可与遥感分析、医疗影像光谱重建等方向深度结合，拓展其商业化空间。

微云全息 (NASDAQ:HOLO) 基于 Masked 预训练 Transformer 的红外光谱反卷积算法或将成为智能光谱时代的关键基础设施之一。随着技术的持续演进，更多基于深度预训练、跨模态学习、强化学习等前沿方法的算法将被逐步引入光谱领域，重塑科学仪器的数据处理能力与洞察力。而这项技术的成功落地也为 AI 模型的物理融合应用提供了范式验证：模型不再局限于屏幕和虚拟任务中，它正逐步嵌入现实世界的“传感器网络”，从分析器件到自动诊断系统，再到无人实验室的核心模块，推动人类对材料、生命与环境的认知进入全新的“谱图智能”阶段。可以预见，在不久的将来，人工智能驱动的红外光谱重建系统将成为实验室与产业一线不可或缺的重要工具，为科研进步与工业智能升级提供更坚实、更高效的技术支撑。

广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。