この記事では、偏微分方程式（PDE）に基づく逆問題を解決するための新しいフレームワーク、IGNO（インフォーマド生成演算子）が紹介されています。従来のアプローチは、大規模なラベル付きデータセットを必要としたり、特定の測定タイプに制限されることが多く、これが実用的な適用を妨げる要因でした。IGNOは、ラベルなしで点測定および演算子値データから逆問題を解くことを統一的に行います。このフレームワークは、高次元で不連続な係数フィールドを低次元の潜在空間にエンコードし、神経演算子デコーダーが係数とPDE解を再構成できるようにします。トレーニングは物理的制約に基づき、逆算は効率的な勾配ベースの最適化により行われます。多様な逆問題に対し、IGNOは安定性とスケーラビリティを持って高い精度を達成し、特にノイズが強い条件下でもその性能を発揮します。この結果から、IGNOは計算科学分野における逆問題解決の有力なフレームワークとして位置づけられています。