Cosmo-PINN: A Physics-Informed Neural Network for Cosmological Reconstruction
यह शोध पत्र Cosmo-PINN को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (Physics-Informed Neural Network) है जो भौतिक नियमों को लॉस फंक्शन में हार्ड कंस्ट्रेंट्स के रूप में एम्बेड करके देर से होने वाले ब्रह्मांडीय अवलोकनों से सीधे डार्क एनर्जी इक्वेशन ऑफ स्टेट का पुनर्निर्माण करता है, जिससे भौतिक निरंतरता सुनिश्चित होती है और एक फैंटम डिवाइड क्रॉसिंग प्रकट होती है जिसे एक शुद्ध डेटा-संचालित दृष्टिकोण सुनिश्चित करने में विफल रहता है।