AI اور دنیا کے مشکل مسائل · فلکیات اور خلا · arXiv · 2026-10-26

طبیعیات پر مبنی نیورل نیٹ ورکس بمقابلہ U-Net: مائیکرو ویو میں حرارتی گرد کے اخراج کی بازیافت پر اطلاق

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

100 GHz سے اوپر CMB تجربات کے لیے کہکشانی حرارتی گرد کے اخراج کو الگ کرنا ضروری ہے۔ مصنفین ایک فزکس-انفارمڈ نیورل نیٹ ورک (PINN) بناتے ہیں جو modified black body اسپیکٹرل ماڈل کو ایک سخت، قابلِ تفرق پابندی کے طور پر شامل کرتا ہے، اور اس کا موازنہ اسی پائپ لائن کے تحت تربیت یافتہ U-Net سے کرتے ہیں جو سمولیٹڈ Planck HFI پیچز پر چلائی گئی۔ دونوں نیٹ ورکس تقریباً یکساں تعمیرِ نو معیار حاصل کرتے ہیں، جس میں SSIM مسلسل 0.96 سے اوپر رہتا ہے، اور PINN درستگی کم کیے بغیر طبعی طور پر قابلِ قبول نتائج کی ضمانت دیتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →