AI를 사용한 계산 과학 문제 해결: 물리 정보 뉴럴 네트워크(PINNs)

이 글에서는 물리 정보 뉴럴 네트워크(PINNs)를 사용하여 계산 과학 분야의 어려운 문제, 특히 편미분 방정식(PDEs)을 해결하는 방법을 탐구합니다. PINNs는 물리 법칙을 뉴럴 네트워크의 손실 함수에 직접 통합하여 데이터 부족, 높은 계산 비용, 일반화 능력 저하 등 기존 수치 방법의 한계를 극복합니다. 이 글에서는 PDEs, 편미분 등을 설명하고 2차원 열 전도 방정식을 사용한 PINNs 구현 예를 보여줍니다. 네트워크 아키텍처, 손실 함수 정의, 훈련 프로세스 등을 포괄적으로 설명합니다. 결과는 PINNs가 열 확산을 정확하고 효율적으로 모델링할 수 있음을 보여주며, 다양한 과학 기술적 과제에 대한 강력한 도구가 될 가능성을 시사합니다.