English(EN) Latent-MoE: Domain-Aware Mixture-of-Experts for PDEs with Multi-Regime Physics

Latent-MoE架构增强了用于复杂偏微分方程的物理信息神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员开发了Latent-MoE，一种新颖的域感知专家混合（Mixture-of-Experts）架构，旨在提高物理信息神经网络（PINNs）在具有复杂、多状态物理学的偏微分方程（PDEs）上的性能。标准的PINNs在处理这类问题时会遇到困难，因为其神经切线核（NTK）存在问题，这可能导致训练过程中出现长距离耦合和梯度冲突。Latent-MoE通过在共享骨干网络中插入域感知的MoE模块来解决这个问题，从而实现局部学习，同时允许容量跨不同区域流动。该方法在具有多阶段时变物理学的基准测试中显著优于现有方法，将梯度冲突减少了90%以上，并将预测精度提高了十倍以上。 AI

影响这种新架构可以显著提高用于科学模拟和工程的AI模型的准确性和效率。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hanwen Wang, Paris Perdikaris · 2026-09-10 04:00

Latent-MoE：用于具有多区域物理学的PDE的域感知混合专家模型

arXiv:2609.07814v1 Announce Type: new Abstract: Physics-informed neural networks (PINNs) struggle on PDEs whose governing physics varies across the domain. We trace this to a structural property of standard coordinate networks: their neural tangent kernel (NTK) is translation-var…

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Latent-MoE：用于具有多区域物理学的PDE的域感知混合专家模型

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