AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-19

भौतिक समरूपता को दोबारा सीखे बिना सीखना: गोले पर SO(3)-समविचरण कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (CNN)

मूल शीर्षक: Learning without relearning physical symmetry: an SO(3)-equivariant convolutional network (CNN) on the sphere

कई भौतिकी डेटासेट गोले पर स्थित होते हैं और उनकी कोई पसंदीदा दिशा नहीं होती, और इस समरूपता की उपेक्षा करने वाली विधियों को कहीं अधिक सिमुलेशन की आवश्यकता होती है। लेखक HEALPix गोले के लिए एक SO(3)-समविचरण CNN प्रस्तावित करते हैं, जो समरूपता को सीधे आर्किटेक्चर में शामिल करता है, ताकि नेटवर्क को इसे डेटा से सीखना न पड़े। बेंचमार्क पर यह सबसे सटीक सघन ग्रेडिएंट रिग्रेशन देता है, और ब्रह्मांडीय लेंसिंग के सिमुलेशन-आधारित अनुमान में समान सिमुलेशन संख्या पर सबसे सटीक पश्चात वितरण प्रदान करता है।

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