Réseaux neuronaux informés par la physique : résolution d’équations physiques avec l’apprentissage profond
Cet article présente une nouvelle méthode pour résoudre les équations physiques à l’aide de réseaux neuronaux informés par la physique (PINN). Contrairement à l’apprentissage supervisé traditionnel, les PINN utilisent directement l’équation différentielle comme fonction de perte, tirant parti des puissantes capacités d’approximation de fonctions des réseaux neuronaux pour apprendre la solution de l’équation. L’auteur démontre l’application des PINN à la résolution de différents types d’équations différentielles en utilisant l’oscillateur harmonique simple et l’équation de la chaleur comme exemples. Les comparaisons avec les méthodes numériques traditionnelles montrent que les PINN peuvent obtenir des solutions de haute précision avec des données d’entraînement limitées, ce qui est particulièrement avantageux pour traiter les géométries complexes.