La IA y los problemas difíciles del mundo · Astronomía y espacio · arXiv · 2026-10-19
Aprender sin reaprender la simetría física: una red convolucional (CNN) equivariante respecto a SO(3) sobre la esfera
Título original: Learning without relearning physical symmetry: an SO(3)-equivariant convolutional network (CNN) on the sphere
Muchos conjuntos de datos de física se encuentran sobre la esfera y no tienen una orientación preferida, y los métodos que ignoran esta simetría necesitan muchas más simulaciones. Los autores proponen una CNN equivariante respecto a SO(3) para la esfera HEALPix que incorpora la simetría en la arquitectura, de modo que la red no tiene que aprenderla a partir de los datos. En los benchmarks ofrece la regresión densa de gradientes más precisa, y en la inferencia basada en simulaciones para lentes cosmológicas produce las distribuciones posteriores más estrechas con el mismo número de simulaciones.