TAZ-TFG-2022-3391


"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
Física de la Materia Condensada department,

Graduado en Física

Abstract: 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

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