«Обзор и анализ моделей физико-информированных нейронных сетей (PINN)»

Дата: 23.09.2025

Докладчики - Кычкин А.В., Агеев Н., Лавров А., Власова С., Погудин В., Заозеров Б., Кибардин Е.

На семинаре были рассмотрены базовые понятия PINN, их преимущества и недостатки по сравнению с известными подходами предиктивного моделирования физических процессов и систем. Показано место и роль PINN в современных физико-информированных и физико-осведомленных моделях машинного обучения. Были представлены классические архитектуры физико-информированных сетей, отличия от традиционных ML, способы задания физических законов (расчетов) в моделях, методы обучения. Представлены методы преодоления ограничений, связанных с обучением PINN.

Участниками семинара подготовлена презентация, в которой рассмотрены следующие вопросы:

• Обзор физико-информированных НС (Никита Агеев);
• Генерация коллокационных точек (Артемий Лавров);
• Loss в физико-информированных моделях (Богдан Заозеров);
• Функции активации (Софья Власова);
• Методы оптимизации (Артемий Лавров, Владислав Погудин);
• Преодоление ограничений PINN (Евгений Кибардин).