Makine öğreniminin fiziksel sistem modellemesine entegrasyonunda, fiziksel prensiplerle toplanan verilerin sinerjisine dayanan hibrit bir yaklaşım ön plana çıkmaktadır. Bu metod, modelleme sürecini geliştirirken, gerçek dünya zorluklarının üstesinden gelmede kritik bir rol oynayan fizik bilgilendirilmiş sinir ağları (PINNs) kullanımını vurgulamaktadır.
Çeşitli Gerçek Dünya Senaryolarında PINNs Kullanımı
Alanın meraklıları ve profesyonelleri artık sadece PINNs için eğitim algoritmaları geliştirmenin ötesine bakıyorlar. Bu teknolojiden faydalanabilecek yeni gerçek dünya uygulamalarını keşfediyorlar. Ancak, mühendislik alanlarındaki vaka çalışmalarının parçalanmış olması, uzmanların kendi uzmanlık alanlarının dışındaki bilgilere erişimini zorlaştırmakta ve benzer çözümlerin farklı disiplinlerde bağımsız olarak geliştirilmesine yol açarak çaba kaybına neden olmaktadır.
Bilgi Engellerini Aşmak
Bu engelleri aşmak için yazar, PINNs’in farklı mühendislik sektörlerindeki çeşitli uygulamalarını derleyip sentezlemeye girişmiştir. Amaç, disiplinler arası yeniliği teşvik ederken, ortak işlevsel kullanımları belirleyerek disiplinler arası bir genel bakış sağlamaktır. Bu çaba, PINNs’in potansiyelleri hakkında uygulayıcıları aydınlatmayı ve çeşitli alanlarda fikir alışverişini teşvik etmeyi hedeflemektedir.
Bu hedef doğrultusunda, yazar son üç yılda PINN araştırmalarını kapsamlı bir şekilde gözden geçirmiş ve PINNs’in etki ettiği beş ana kategori belirlemiştir: tahmin modellemesi ve simülasyonlar, optimizasyon, veri odaklı içgörülerin elde edilmesi, veri odaklı unsurlarla modellerin güçlendirilmesi ve izleme, teşhis ve sağlık değerlendirmelerinin geliştirilmesi.
Böylece, bu keşif, PINNs’in pratik senaryolarda dönüştürücü etkilerini sergileyen, uygulayıcılar ve yenilikçiler için birleştirici bir rehber sunmaktadır. Makine öğrenimi ve fiziksel sistem modellemesindeki uygulamaların gelişen alanında çok disiplinli bilgi paylaşımının zorunluluğunu vurgulamaktadır.
Makale, PINNs uygulamalarının çeşitliliği arasında yol gösterici olarak araştırmacılara ve endüstri uzmanlarına rehberlik etmekte ve tüm mühendislik alanlarında uzmanlık ve yenilikçi çözümlerin alışverişinin geliştiği bir topluluk oluşturmayı hedeflemektedir.
- Hibrit yaklaşım, modellemeyi geliştiriyor.
- PINNs, çeşitli alanlarda etkili.
- Çok disiplinli bilgi paylaşımı vurgulanıyor.
