本文提出了基于 PINN 模型融合物理动态模型和数据驱动模型用于锂离子电池降解动力学的半经验 / 半物理偏微分方程的模型融合方案，并采用基于不确定性的自适应加权方法平衡多个学习任务在公共 LFP / 石墨化锂离子电池数据集上进行验证。

Jan, 2023

化学工程中，使用物理信息的神经网络模型可以有效地进行过程建模，尤其对于缺乏实验数据和部分未知机理描述的情况下，其推断未测状态的准确性较高且泛化能力强，可作为一种有前景的研究方向进行深入探究。

Jun, 2024

通过物理信息神经网络（PINNs）整合物理规律的先验知识，本研究提出了一种新颖的方法用于加速电力系统状态估计，以监测电力系统的运行情况。该方法在保持高准确性的同时，显著降低了状态估计的计算复杂性，实验证明其准确度提高了 11％，结果的标准偏差降低了 75％，收敛速度提高了 30％。

Oct, 2023

文章综述了物理学启发的神经网络（PINN）的文献，并介绍了其特点和优缺点。此外，研究还包括了使用 PINN 以及它的许多其他变体解决 PDE、分数方程、积分微分方程和随机 PDE 的广泛应用领域，以及它们的定制化方法，如不同的激活函数、梯度优化技术、神经网络结构和损失函数结构。虽然该方法被证明在某些情况下比有限元方法更可行，但它仍面临理论问题尚未解决。

Jan, 2022

本文通过研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）来编码控制方程，并评估其在两个不同系统的实验数据上的表现。我们发现，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了等效的无信息神经网络（NNs），在 10 个线性间隔和 10 个均匀分布的随机训练点上的准确度分别提高了 18 倍和 6 倍。在使用来自实验的真实数据进行类似测试的情况下，PINNs 相对于 NNs 的准确度提高了 9.3 倍和 9.1 倍，分别对应于 67 个线性间隔和均匀分布的随机点。此外，我们还研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择 FPGA 作为部署计算的基板。鉴于此，我们使用了一台 PYNQ-Z1 FPGA 进行实验，并找出了与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。根据提出的系统架构和方法，我们讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

Jan, 2024

给定一些稀疏和 / 或嘈杂的数据，本文提出了一种纠正 PINNs 中模型错误的通用方法，使用其他深度神经网络 (DNNs) 建模模型偏差和观测数据之间的差异，从而扩展了 PINNs 在未知物理过程的复杂系统中发现规律方程的应用。

Oct, 2023

本文研究了物理知识对神经网络的影响，尤其是对物理意义的学习。研究发现，使用以前的方法，神经网络会容易受到微妙的问题的困扰。为了解决这个问题，我们提出了课程规范化和序列到序列学习两种新的方法。通过使用这两种方法，我们可以取得比以前更好的结果。

Sep, 2021

本文介绍了基于物理知识的神经网络（Physics-Informed Neural Networks）可以用于预测无法通过物理工具观测到的关键参数，并提出了一种称为 AutoPINN 的框架，以自动化设计基于物理知识的神经网络模型，该模型结合了自动机器学习技术和针对特定资源限制的搜索策略，可以提高模型准确度，减少设计时间。

Dec, 2022

本文提出了一种基于物理学知识的神经网络方法，结合二维数学模型来预测钒基液流电池的性能，通过标准化输入输出，加强约束条件和引入少量标记数据，使模型能够准确预测电池电压和电位等离子体浓度。

May, 2023

通过提出一系列最佳实践，改进物理信息神经网络（PINNs）的训练效率和整体准确性，还展示了不同架构选择和训练策略如何影响结果模型的测试准确性。

Aug, 2023