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PINNs는 물리적 지식을 신경망 구조에 통합함으로써 전통적인 신경망 모델보다 물리 법칙을 잘 따르는 예측을 할 수 있다. 이는 다음과 같은 방식으로 이루어진다:
1. 물리 방정식의 통합: 학습 과정에서 물리 방정식을 손실 함수에 포함시켜
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1. AI 시대에도 틀리는 일기예보
현대 기술이 비약적으로 발전했음에도 불구하고, 우리는 여전히 종종 틀린 일기예보를 접한다. 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이라고 한다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제
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수치해석의 개요
수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 사용하여 근사적으로 해결하는 방법을 의미한다. 이는 이론적으로는 해를 구할 수 있지만, 실제로는 계산이 어려운 문제들을 다루기 위해 발전된 분야이다. 수치해석은 물리학,
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Physics Loss)을 합산하여 최종 손실 함수를 구성한다. 손실 함수를 최소화하하는 과정에서 신경망이 물리적 시스템을 학습하도록 한다.
파이썬 예제 코드 설명
이 예제 코드는 PINN을 사용하여 열전달 문제를 풀다. 문제는 2D 영역에서 주어진
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physicsworld.com/a/non-thermal-atmospheric-plasma-enhances-bone-fracture-healing/
https://www.innovationnewsnetwork.com/astrophysical-plasma-study-benefits-new-soft-x-ray-transition-energies/20371/
https://www.newscientist.com/article/2308243-deepmind-uses-ai-to-control-plasma-inside-tokamak-fusion-
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physics and machine design. I was also able to develop teamwork and problem-solving skills through my robotics club activities.
I want to grow as an expert in the field of AI-based robot control at UNIST Department of Mechanical Engineering and contribute to creating a future society where humans an
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