حل مشكلات علوم الحوسبة باستخدام الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية المُعلّمة بالفيزياء (PINNs)
2025-01-22
تتناول هذه المقالة استخدام الشبكات العصبية المُعلّمة بالفيزياء (PINNs) لحل المشكلات الصعبة في علوم الحوسبة، وخاصة المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs). تتغلب الشبكات العصبية المُعلّمة بالفيزياء على قيود الطرق العددية التقليدية من خلال دمج القوانين الفيزيائية مباشرة في دالة الخسارة للشبكة العصبية. هذا يعالج مشاكل مثل نقص البيانات، والتكلفة الحسابية العالية، وضعف التعميم. تشرح المقالة PDEs، والمشتقات الجزئية، وتُظهر تطبيق PINNs باستخدام معادلة الحرارة ثنائية الأبعاد، مع تغطية بنية الشبكة، وتحديد دالة الخسارة، والتدريب. تُظهر النتائج أن PINNs تُنمذج انتشار الحرارة بدقة وكفاءة، مما يوفر أداة قوية لمجموعة متنوعة من التحديات العلمية والهندسية.
الذكاء الاصطناعي
المعادلات التفاضلية الجزئية