Apprentissage automatique informé par la physique

L'apprentissage automatique informé par la physique est une méthode qui intègre les lois physiques et les principes d'ingénierie dans les modèles d'apprentissage automatique, visant à améliorer la précision des prédictions et la capacité de généralisation de ces modèles. En combinant les approches basées sur les données avec la connaissance physique, cette méthode peut fournir des solutions plus fiables pour modéliser des systèmes complexes, en particulier dans des scénarios où les données sont rares ou les processus physiques sont délicats. Non seulement cela accélère l'entraînement du modèle, mais cela garantit également que les prédictions du modèle respectent les règles physiques, démontrant ainsi une valeur d'application significative dans la recherche scientifique et les applications d'ingénierie.