Ofek Aloni

新的混合人工智能模型使用可微分偏微分方程求解器重建物理场

研究人员开发了一种新颖的混合方法，用于从稀疏测量中重建密集物理场，将数值模拟器与数据驱动模型相结合。该方法将径向基函数（RBF）重建与神经网络（NN）校正和偏微分方程（PDE）求解器相结合，使得模拟器可以直接嵌入到神经网络的训练循环中。值得注意的是，神经网络的训练不需要完全解析的模拟状态的示例，这是通过实现端到端可微分的PDE求解器实现的，该求解器允许梯度通过模拟步骤进行反向传播。与纯粹的统计或基于机器学习的重建方法相比，这种“灰盒”…