Self-Supervised Calibration of Scientific Instruments Using Physical Consistency Constraints
Dieses Paper stellt ein physik-informiertes, selbstüberwachtes Framework vor, das Kalibrierungsparameter des Detektors und aufgabenspezifische Vorhersagen gemeinsam aus Rohmesswerten lernt, indem es bekannte physikalische Randbedingungen nutzt, um Pseudo-Labels zu generieren, wodurch eine autonome Kalibrierung und Überwachung wissenschaftlicher Instrumente ohne die Notwendigkeit von Expertenintervention oder manuell beschrifteten Daten ermöglicht wird.