人工智能（AI）的应用范围是巨大的，危害可能性也是如此。越来越愤怒地对来自AI系统的潜在风险产生了刺激行动，以解决这些风险，同时侵蚀对AI系统的信心以及发展它们的组织。 2019年研究发现了80多个出版和采用了“AI伦理原则”的组织，从此加入了更多。但原则往往会在“什么”和“如何”之间的差距和“如何”的差距。这样的差距已经启用可疑或道德可疑的行为，这促进了特定组织的可信度，更广泛地。因此，迫切需要允许AI开发人员防止伤害的具体方法，并允许他们通过可验证行为来证明其可靠性。下面，我们探索机制（从ARXIV：2004.07213绘制）创建一个生态系统，即AI开发人员可以获得信任 - 如果他们值得信赖。更好地评估开发商可信度，可以为用户选择，员工行动，投资决策，法律追索和新兴治理提供信息。制度。

The physics-informed neural operator (PINO) is a machine learning architecture that has shown promising empirical results for learning partial differential equations. PINO uses the Fourier neural operator (FNO) architecture to overcome the optimization challenges often faced by physics-informed neural networks. Since the convolution operator in PINO uses the Fourier series representation, its gradient can be computed exactly on the Fourier space. While Fourier series cannot represent nonperiodic functions, PINO and FNO still have the expressivity to learn nonperiodic problems with Fourier extension via padding. However, computing the Fourier extension in the physics-informed optimization requires solving an ill-conditioned system, resulting in inaccurate derivatives which prevent effective optimization. In this work, we present an architecture that leverages Fourier continuation (FC) to apply the exact gradient method to PINO for nonperiodic problems. This paper investigates three different ways that FC can be incorporated into PINO by testing their performance on a 1D blowup problem. Experiments show that FC-PINO outperforms padded PINO, improving equation loss by several orders of magnitude, and it can accurately capture the third order derivatives of nonsmooth solution functions.

迄今为止，引力波发现的所有科学主张都依赖于候选观测值的离线统计分析，以量化相对于背景过程的重要性。 Ligo实验中这种离线检测管道中的当前基础是匹配的滤波器算法，该算法产生了基于信噪比的基于信噪比的统计量，用于对候选观测进行排名。现有的基于深度学习的尝试检测引力波，这些尝试在信号灵敏度和计算效率（计算效率）中都表现出了输出概率分数。但是，概率分数不容易集成到发现工作流程中，从而将深度学习的使用限制为迄今为止的非发现的应用程序。在本文中，引入了深度学习信噪比（DEEPSNR）检测管道，该检测管道使用了一种新方法来从深度学习分类器中生成信噪比排名统计量，从而为使用提供了第一个使用的基础在面向发现的管道中的深度学习算法。通过从第一次观察运行中识别二进制黑洞合并候选者与噪声源相对于噪声源来证明DeepSNR的性能。使用Ligo检测器响应的高保真模拟用于在物理观察物方面介绍深度学习模型的第一个灵敏度估计。还研究了在各种实验方面的DeepSNR的鲁棒性。结果为DeepSNR用于在更广泛的背景下的引力波和罕见信号的科学发现铺平了道路，从而有可能检测到昏迷的信号和从未被观察到的现象。