PINN机器学习登上Science正刊！热门buff叠满！11个创新思路get到就能发

主要观点总结

本文介绍了物理信息机器学习(PIML)的相关内容，包括其定义、应用、优点以及最新研究成果。文章还提到了PIML在数据稀缺或昂贵领域的应用优势，以及其在金融、医疗、工程等行业的应用情况。

关键观点总结

关键观点1: 物理信息机器学习（PIML）的定义和优点

PIML是一种融合了物理学与机器学习的创新技术，通过引入物理学的先验知识，改进和优化机器学习模型的性能。在数据稀缺或昂贵的领域，PIML能提高数据效率，生成的预测更符合物理原理，可解释性更高。

关键观点2: PIML在金融、医疗、工程等行业的应用

PIML被广泛应用于金融、医疗、工程等行业，尤其在解决复杂物理问题方面表现出色。

关键观点3: PIML的最新研究成果

文章提到了最近PIML的一篇成果登上了Science正刊，并介绍了几个创新方案，包括解决训练大规模神经网络的非凸优化问题，提高河流路径模拟的准确性等。

关键观点4: PIML的创新点

PIML的创新点包括将物理原理嵌入机器学习以提高模型训练速度和泛化能力，通过观测数据将物理原理作为训练模型的先验知识，使用物理方程和物理定律设计专门的神经网络架构等。

文章预览

今天我们来聊聊 物理信息机器学习PIML 。PINN大家都熟悉吧，毕竟研究热度就没下去过，这个热点其实就是PIML的一种典型代表。 PIML是一种融合了物理学与机器学习的创新技术， 通过引入物理学的先验知识，来改进和优化机器学习模型的性能。这种技术的优点很多，尤其是在数据稀缺或昂贵的领域，不仅能提高数据效率，生成的预测也更符合物理原理，可解释性更高。 因此在金融、医疗、工程等行业，PIML被广泛应用与研究，在学术界也同样是 发文高频主题词 。这里值得一提的是，最近PIML的一篇成果更是登上了Science正刊！ 为了给同学们提供新的发文思路和方向，这次我整理了 11个 PIML创新方案 ，原文以及开源代码已附，想冲顶会顶刊的同学抓紧啦。 扫码添加小享， 回复“ 物理机器 ” 免费获取 全部论文+开源代码 【Science正刊】Physics-informed machi ………………………………