Apprentissage d'opérateurs basé sur la géométrie

L'apprentissage d'opérateurs basé sur la géométrie est une branche des Réseaux de Neurones Profonds d'Opérateurs, axée sur la résolution de problèmes multi-géométries. Cette approche apprend la correspondance entre les structures géométriques et les champs physiques afin de permettre des prédictions efficaces des phénomènes physiques sous différentes formes géométriques. Son objectif est de fournir des capacités de calcul précises et rapides dans des environnements géométriques complexes, améliorant considérablement l'efficacité et la précision des simulations numériques traditionnelles. Il a des applications importantes en conception d'ingénierie, en science des matériaux et dans d'autres domaines, capable d'accélérer le développement de nouveaux produits et d'optimiser la performance des systèmes existants.