ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-26
Физически информированные нейронные сети и U-Net: применение к восстановлению теплового излучения пыли в микроволновом диапазоне
Оригинальное название: Physics-Informed Neural Networks vs U-Net: Application to thermal dust emission recovery in the microwave
Выделение галактического теплового излучения пыли необходимо для экспериментов по изучению реликтового излучения (CMB) на частотах выше 100 ГГц. Авторы создают физически информированную нейронную сеть (PINN), которая встраивает модифицированную модель спектра абсолютно чёрного тела как жёсткое дифференцируемое ограничение, и сравнивают её с U-Net, обученной в том же конвейере на смоделированных фрагментах Planck HFI. Обе сети достигают сопоставимого качества реконструкции, при этом SSIM стабильно выше 0,96, а PINN гарантирует физически допустимые результаты без снижения точности.