AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-23
SIGNN++: पृथ्वी पर सुदृढ़ ग्राफ़ न्यूरल तारा पहचान
मूल शीर्षक: SIGNN++: Robust Graph Neural Star Identification on Earth
GNSS के बिना रात के समय खगोलीय नेविगेशन के लिए लर्निंग-आधारित तारा पहचान का परीक्षण अधिकतर सिंथेटिक या गैर-स्थलीय डेटा पर ही किया गया था। लेखकों ने ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क पद्धति SIGNN को अधिक यथार्थवादी नॉइज़ मॉडल, कोणीय-दूरी वाले एज फ़ीचर के फूरियर रूपांतरण और RANSAC-आधारित परिप्रेक्ष्य तारा संरेखण के साथ विस्तारित किया। परिणामस्वरूप स्थलीय अवलोकन की बाधाओं के प्रति अधिक मज़बूती मिली, पहचान की सटीकता और हल दरें SIGNN तथा सार्वजनिक बेसलाइन से अधिक रहीं, जबकि एटीट्यूड की सटीकता और गणना समय तुलनीय बने रहे।