Resolvendo Problemas de Ciência Computacional com IA: Redes Neurais Informadas por Física (PINNs)
Este artigo explora o uso de Redes Neurais Informadas por Física (PINNs) para resolver problemas desafiadores em ciência computacional, particularmente equações diferenciais parciais (EDPs). As PINNs superam as limitações dos métodos numéricos tradicionais ao incorporar leis físicas diretamente na função de perda da rede neural. Isso aborda problemas como dados insuficientes, alto custo computacional e generalização deficiente. O artigo explica EDPs, derivadas parciais e demonstra a implementação de PINNs usando a equação de calor 2D, cobrindo a arquitetura da rede, a definição da função de perda e o treinamento. Os resultados mostram que as PINNs modelam com precisão e eficiência a difusão de calor, oferecendo uma ferramenta poderosa para vários desafios científicos e de engenharia.
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