Self-Supervised Calibration of Scientific Instruments Using Physical Consistency Constraints
本論文は、既知の物理的制約を利用して擬似ラベルを生成することにより、生の測定値から検出器の校正パラメータとタスク固有の予測を共同で学習する、物理学に基づいた自己教師あり学習フレームワークを紹介するものであり、これにより、専門家の介入や手動によるラベル付けデータを必要とせずに、科学機器の自律的な校正およびモニタリングを可能にする。