AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-26

भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क बनाम U-Net: माइक्रोवेव में तापीय धूल उत्सर्जन की पुनर्प्राप्ति पर अनुप्रयोग

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

CMB प्रयोगों के लिए 100 GHz से ऊपर गैलेक्टिक तापीय धूल उत्सर्जन को अलग करना आवश्यक है। लेखक एक भौतिकी-सूचित न्यूरल नेटवर्क (PINN) बनाते हैं, जो modified black body स्पेक्ट्रल मॉडल को एक कठोर, अवकलनीय बाधा के रूप में समाहित करता है, और इसकी तुलना सिमुलेटेड Planck HFI पैच पर उसी पाइपलाइन में प्रशिक्षित U-Net से करते हैं। दोनों नेटवर्क तुलनीय पुनर्निर्माण गुणवत्ता प्राप्त करते हैं, जिसमें SSIM लगातार 0.96 से ऊपर रहता है, और PINN सटीकता घटाए बिना भौतिक रूप से स्वीकार्य आउटपुट की गारंटी देता है।

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