Fourier Neural Operatorは従来のCNNに比べて低周波成分の学習能力が大幅に優れている。しかし、高周波成分の学習には課題があり、これがFourier Neural Operatorの性能限界となっている。本研究では、この課題に取り組むためのSpecBoostフレームワークを提案し、様々なPDE問題において大幅な性能向上を実現した。
