AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-19
物理的対称性を再学習させない球面用SO(3)同変CNN
原題: Learning without relearning physical symmetry: an SO(3)-equivariant convolutional network (CNN) on the sphere
向きや位置に優先方向のない球面上の物理データは、対称性を反映しない手法だと必要なシミュレーション数が大幅に増える。本研究はHEALPixで球面に対応したSO(3)同変CNNを提案し、対称性を構造として組み込むことで学習データがそれを学ぶ必要をなくした。ベンチマークでは密な勾配回帰で最高精度を示し、宇宙論のレンズ効果を用いたシミュレーションベース推論では同じシミュレーション数で最も鋭い事後分布が得られたと報告している。