Self-Supervised Calibration of Scientific Instruments Using Physical Consistency Constraints
Dit artikel introduceert een natuurkundig geïnformeerd zelfgesuperviseerd framework dat detector-kalibratieparameters en taakspecifieke voorspellingen gezamenlijk leert uit ruwe metingen door gebruik te maken van bekende fysieke beperkingen om pseudo-labels te genereren, waardoor autonome kalibratie en monitoring van wetenschappelijke instrumenten mogelijk wordt zonder dat daarvoor deskundige interventie of handmatig gelabelde data vereist zijn.