IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Astronomia e espaço · arXiv · 2026-10-19
Aprender sem reaprender a simetria física: uma rede convolucional (CNN) equivariante a SO(3) na esfera
Título original: Learning without relearning physical symmetry: an SO(3)-equivariant convolutional network (CNN) on the sphere
Muitos conjuntos de dados da física estão na esfera e não têm orientação preferencial, e os métodos que ignoram essa simetria precisam de muito mais simulações. Os autores propõem uma CNN equivariante a SO(3) para a esfera HEALPix que incorpora a simetria na arquitetura, de modo que a rede não precisa aprendê-la a partir dos dados. Em benchmarks, ela oferece a regressão densa de gradientes mais precisa e, na inferência baseada em simulação de lentes cosmológicas, produz as distribuições a posteriori mais estreitas com o mesmo número de simulações.