الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علم الفلك والفضاء · arXiv · 2026-10-26

الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء مقابل U-Net: تطبيق على استعادة الانبعاث الحراري للغبار في نطاق الميكروويف

العنوان الأصلي: Physics-Informed Neural Networks vs U-Net: Application to thermal dust emission recovery in the microwave

يُعد فصل الانبعاث الحراري للغبار المجري أمرًا أساسيًا لتجارب الخلفية الكونية الميكروية (CMB) فوق 100 GHz. يبني المؤلفون شبكة عصبية مستنيرة بالفيزياء (PINN) تُدمج النموذج الطيفي المعدَّل للجسم الأسود بوصفه قيدًا صارمًا وقابلًا للاشتقاق، ويقارنونها بشبكة U-Net دُرِّبت ضمن خط المعالجة نفسه على رقع محاكاة من Planck HFI. تحقق الشبكتان جودة إعادة بناء متقاربة، مع مؤشر SSIM أعلى باستمرار من 0.96، وتضمن شبكة PINN مخرجات مقبولة فيزيائيًا دون خفض الدقة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →