物理情報ニューラルネットワーク：深層学習による物理方程式の解法

この記事では、物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を用いた物理方程式の解法という新しい手法を紹介しています。従来の教師あり学習とは異なり、PINNは微分方程式を直接損失関数として使用し、ニューラルネットワークの強力な関数近似能力を利用して方程式の解を学習します。著者は、単振動と熱伝導方程式を例に、PINNがさまざまな種類の微分方程式を解く際の応用を示し、従来の数値解法と比較することで、PINNが限られた訓練データで高精度な解を得ることができ、特に複雑な形状の処理に有利であることを示しています。