Flatiron Institute 发布 COSMOBENCH 数据集, 应用在 宇宙学、机器学习 领域

Flatiron Institute 本次发布的数据集 COSMOBENCH, COSMOBENCH 是一个多尺度、多视图、多任务的宇宙学基准数据集，由先进的宇宙学模拟数据组成。该数据集包含 34,000 个点云，来自暗物质晕和星系的三种不同长度尺度的模拟，以及 25,000 个有向树，记录了两个不同时间尺度上晕的形成历史。数据集可用于多种任务，包括从点云和合并树预测宇宙学参数，从其集体位置预测单个晕和星系的速度，以及从较粗的时间尺度上重建较细的时间尺度上的合并树。数据集的创建过程涉及对模拟数据的处理和分割，以适应不同的任务和模型。COSMOBENCH 旨在推动宇宙学与几何深度学习之间的桥梁，通过利用机器学习和宇宙学模型的优势，为解决宇宙学中的关键问题提供支持。

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