물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)

목차

1. 일반적인 수치해석과의 비교
2. 이외의 물리를 이용한 또 다른 인공지능

본문내용

물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)은 물리학적인 지식을 신경망 구조에 통합하여 과학적 모델링 및 예측에 사용되는 기술입니다. 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다.

기존의 기계 학습 기법은 대부분 데이터 기반으로 모델을 훈련시키는 반면, PINN은 물리학적 법칙과 제약 조건을 신경망 아키텍처에 내재화하여 물리학적 문제를 해결합니다. 이를 통해 제한된 데이터 세트로부터 모델을 학습하고, 신경망을 통해 연속적이고 미분 가능한 함수를 근사화하여 문제 영역 전반에서 예측 및 모델링을 수행할 수 있습니다.

PINN은 일반적으로 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 첫 번째는 물리적 시스템의 주어진 도메인에서 물리학적인 기술과 제약 조건을 기반으로하는 손실 함수입니다.

참고자료

· 없음