"Physics-Informed Neural Networks" para resolver ecuaciones diferenciales de primer y segundo orden

Medrano Navarro, Luis
Gutiérrez Rodrigo, Sergio (dir.) ; Martín Moreno, Luis (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2022
Departamento de Física de la Materia Condensada,

Graduado en Física

Resumen: En este trabajo hemos implementado una de las aplicaciones más novedosas e interesantes de la Inteligencia Artificial en la ciencia, las Physics-Informed Neural Networks (PINN), que son un tipo de redes neuronales que permiten resolver ecuaciones diferenciales. El trabajo comienza con una introducción al funcionamiento básico de las redes neuronales. A continuación, se explica la primera versión histórica de las PINNs. Por último, hemos implementado y mostrado los resultados obtenidos con las PINNs más utilizadas en la actualidad.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado