연구진은 미분방정식 해를 근사하는 신경 연산자가 방정식의 대칭성을 고려하지 못하는 문제를 해결하기 위해 PACE-FNO(Physics-Aligned Canonical Equivariant Fourier Neural Operator)를 제안했어요.
PACE-FNO는 Lie-대수 좌표 추정기를 사용하여 입력 프레임을 추정하고, 표준 푸아송 신경 연산자(FNO)를 적용한 후 예측을 대상 프레임으로 복원하는 방식으로 작동해요.
실험 결과, PACE-FNO는 기존 신경 연산자와 비슷한 수준의 in-distribution(ID) 정확도를 유지하면서, 번역 및 갈릴레오 이동에 대한 out-of-distribution(OOD) 상대 오차를 최대 12배까지 줄였어요.