Physik-basiertes maschinelles Lernen

Physik-basiertes maschinelles Lernen ist eine Methode, die physikalische Gesetze und ingenieurtechnische Prinzipien in maschinelle Lernmodelle einbetten soll, um deren Vorhersagegenauigkeit und Generalisierungsfähigkeit zu verbessern. Durch die Kombination datengetriebener Ansätze mit physikalischem Wissen kann diese Methode verlässlichere Lösungen bei der Modellierung komplexer Systeme liefern, insbesondere in Szenarien, in denen Daten knapp sind oder die physikalischen Prozesse kompliziert sind. Es beschleunigt nicht nur das Training von Modellen, sondern stellt auch sicher, dass die Vorhersagen der Modelle den physikalischen Regeln entsprechen, wodurch sie erheblichen Anwendungswert in der wissenschaftlichen Forschung und in ingenieurtechnischen Anwendungen aufweisen.