Physics-InformedNeuralNetworks(PINNs)正

爱生活爱珂珂 2025-10-05 08:59:38

Physics-Informed Neural Networks(PINNs)正在改变AI建模的格局。它们将物理定律(如偏微分方程)直接嵌入损失函数,迫使模型不仅拟合数据,更遵循物理基本规律。这种“内置物理指南针”让AI的解更具科学性和稳定性。

虽然PINNs理论上非常酷,被广泛看好能重塑复杂系统建模,但实际应用仍面临不少挑战,相关研究还在继续深化。一个关键问题是:如果嵌入的物理定律本身有误,模型该如何应对?这提醒我们,物理知识的准确性和普适性至关重要。

此外,这种方法也为非物理背景的神经网络研究者提供了学习物理的新路径,像IDrlnet这样的工具甚至能帮助入门。有人好奇它与傅里叶神经网络的关系,或是否能更通用地嵌入语义规则,这都反映了社区对PINNs扩展性的关注。

值得思考的是,物理学本身尚未完全揭示所有规律,我们“感知”物理世界远胜于“完全理解”。PINNs虽以物理为基础,但仍需开放心态和谨慎验证。谁来定义“基本物理法则”?这背后的哲学和科学争议同样重要。

总之,PINNs为AI携手物理开辟了新纪元——让模型不仅“会学”,更“懂规则”。未来研究需兼顾理论创新与实用挑战,推动这一领域走得更深更远。

原推文链接:x.com/probnstat/status/1974175604963721339

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