Redes Neuronales Físicamente Asistidas y la segunda ley de Newton

Ponente(s): Angélica Maldonado Vega, Dr. Jaime Burgos García , Angélica Maldonado Vega

En años recientes, las redes neuronales han sido una herramienta eficiente para la resolución de problemas con alta complejidad en diversas disciplinas. Actualmente se ha desarrollado un nuevo enfoque para entrenar redes neuronales que no solo se ajusten con datos, sino también que el entrenamiento considere alguna ley física que puede ser expresada como una ecuación diferencial, tal como la segunda ley de Newton. De esta manera, la red neuronal construida buscará ajustarse a los datos minimizando una función de costo que se compone del error cuadrático medio, de la norma de la función buscada y de sus derivadas. Este enfoque se conoce como redes neuronales físicamente asistidas, PINN’s por sus siglas en inglés. En este trabajo se presentan ejemplos de PINN’s que están relacionadas con diversos problemas de sistemas no lineales.