Aplicaciones de las redes neuronales físicamente informadas (PINNs) para hallar la solución numérica de ecuaciones en derivadas parciales (EPDs)

Project: Research

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Description

La inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en una amplia gama de disciplinas cient¿¿ficas,incluyendo las matem ¿aticas. Recientemente, se han desarrollado metodolog¿¿as basadas en el apren-dizaje supervisado, conocidas como PINNs (Physics-Informed Neural Networks), que prometen avances significativos en el ¿ambito del c ¿omputo num ¿erico de soluciones de ecuaciones diferenciales. Las PINNs representan una clase de modelos de aprendizaje autom ¿atico dise ¿nados para resolver ecuaciones en EDPs y problemas inversos en campos como la f¿¿sica y la ciencia de datos. Estos modelos combinan redes neuronales artificiales con principios f¿¿sicos o restricciones f¿¿sicas conocidas para realizar predicciones precisas, incluso cuando se dispone de datos limitados. Este proyecto se enmarca en la utilizaci ¿on de las PINNs para solucionar num ¿ericamente ecuaciones en derivadas parciales en los contextos arquimediano y no arquimediano.
StatusNot started

Project funding

  • Internal
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA