from ScienceDaily
研究者たちは、惑星大気における光の散乱に関連する複雑な方程式を効率的に解くために、物理学的な情報に基づくニューラルネットワークを使用することで、系外惑星研究において重要なブレークスルーを成し遂げた。
この進歩により、遠方の太陽系外惑星のより正確なスペクトル分析が可能になり、その大気組成に関する貴重な情報を提供することができる。
LMUミュンヘン、ORIGINSエクセレンス・クラスター、マックス・プランク地球外物理学研究所、ORIGINSデータ・サイエンス・ラボの物理学者間の学際的コラボレーションは、物理学におけるAIベースの手法のさらなる発展への道を開いた。
この研究の主執筆者であるDavid Dahlbüdding氏は、これらの革新的な技術のおかげで、将来、雲からの光の散乱をより正確にシミュレートできる可能性を強調している。
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