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par dans 16 - Physics Informed Neural Networks (PINNS)
Si le réseau pré-entraîné ne peut pas être utilisé pour de nouvelles conditions aux limites, peut-il être utilisé pour de nouvelles géométries ou de nouveaux paramètres de matériau? ou à quoi peut nous servir d'avoir le réseau entraîné?

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Un PINNs est une solution d'un jeu de conditions limites, paramètres matériaux, ou géométries. Donc dans sa forme la plus simple un PINN ne permet pas de changer le problème considéré et n'a donc pas d'intérêt pour un problème direct (changement de conditions de bord, changement de condition initiale, changement de matériaux). Pour les problèmes directs on préfère se tourner vers l'apprentissage d'operateur qui permet de faire varier certains de ces paramètres.

Néanmoins il y a quelques interêt au PINNs: c'est une solution continue de l'équation différentielle: on peut calculer la valeur en chaque point de l'espace pas comme sur un maillage où l'on doit faire appel à de l'interpolation. Vous pouvez aussi l'utiliser comme initialisation de solution de l'équation différentielle si vous souhaitez finetuner sur un cas très proche.
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