09-05-2024 4:30 pm.
Sigue la transmisión en vivoTe invitamos a seguir la transmisión en vivo del Coloquio de la SMM, el segundo jueves de cada mes, en punto de las 17:00hrs (CDMX).
Este 9 de mayo, Ursula Iturrarán.Viveros, de la Facultad de Ciencias de la UNAM, nos dará una charla sobre:
Resumen
En este trabajo presentaremos una introducción de como se pueden resolver ecuaciones diferenciales (ordinarias y parciales) mediante el uso de redes neuronales profundas físicamente informadas (por sus siglas en inglés Physical Informed Neural Networks PINNs). Veremos un ejemplo sencillo, que corresponde a la ecuación diferencial ordinaria que trata de explicar de forma muy simple, el colapso del puente de Tacoma. Aunque es un ejemplo sencillo, ilustra muy bien la forma de resolver las ecuaciones diferenciales haciendo uso de la diferenciación automática y agregando en la función de error para entrenar a la red neuronal, las condiciones iniciales; de frontera y un término que corresponde a la ecuación diferencial que se quiere resolver (en este caso la del puente de Tacoma). Este término en la función de error a minimizar permite acelerar la convergencia del entrenamiento de la red. Se hará una breve exposición de un código sencillo de Python (Jupyter notebook) que mediante el uso de la librería de Pytorch, se puede definir la arquitectura de la red neuronal y la función de error que incluya el término que la da la física a la red neuronal, acelerando el entrenamiento y que permita resolver este problema.
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