AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-26
物理情報ニューラルネットワークとU-Netの比較：マイクロ波帯における熱ダスト放射の復元への応用
原題: Physics-Informed Neural Networks vs U-Net: Application to thermal dust emission recovery in the microwave
100GHz以上の宇宙マイクロ波背景放射（CMB）で主要な前景となる銀河の熱ダスト放射を正確に分離することは、CMB観測にとって不可欠である。本研究は修正黒体（MBB）スペクトルモデルを微分可能な構造上の制約として組み込んだPINNを提案し、同じパイプラインで学習した標準的なU-Netと比較した。両者は同程度の再構成品質を示し（SSIMは全データセットで0.96以上）、PINNは物理的に整合した出力を保証しつつ再構成精度を損なわなかった。