【仿真科普】融合物理定律的智能计算：PINNs的未来趋势与挑战

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原标题：【仿真科普】融合物理定律的智能计算：PINNs的未来趋势与挑战
关键字：物理,神经网络,模型,定律,数据
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

1引言
在当前的计算科学和工程领域中，代理模型发挥着越来越重要的作用，特别是在需要处理复杂物理过程和大数据分析的情况下。神经网络作为一种强大的机器学习工具，已广泛应用于模拟复杂的系统动态，但在精确遵守物理定律方面，传统的神经网络模型往往存在不足。物理信息神经网络（Physics-Informed
Neural
Networks，简称PINNs）的出现，正是为了解决这一问题，它通过将物理定律直接嵌入到网络训练过程中，提供了一个创新的解决方案。
PINNs的核心思想是利用已知的物理定律（如偏微分方程）来指导和约束神经网络的学习过程。这种方法不仅能增强模型的泛化能力，还能在数据稀缺的环境中提高模型的预测精度，这在传统数据驱动的模型中是很难实现的。例如，在流体动力学和材料科学等领域，实验数据的获取可能非常昂贵或技术上不可行，PINNs提供了一种有效的替代方案。
此外，PINNs的应用也展示了其在多学科交叉问题中的巨大潜力。在生物医学工程、地球科学、金融工程等领域，PINNs能够整合来自不同领域的知识，通过物理定律强化学习过程，从而更准确地描述和预测复杂现象。例如，它们可以用于心脏电生理学中的信

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