연구진은 복잡한 비선형 동적 시스템을 학습하기 위한 새로운 신경 연산자 아키텍처인 HAMNO(Hierarchical Adaptive Multi-scale Neural Operator)를 개발했어요.
HAMNO는 국소 컨볼루션, 글로벌 스펙트럼 연산자, 계층적 인코더-디코더를 결합하여 미세 스케일 특징을 해결하면서 장거리 의존성을 유지해요.
물리 정보 학습(PI-HAMNO)을 통해 데이터 효율성을 높이고, 안정성과 물리적 일관성을 향상시켰으며, GitHub에서 공개됐어요.