George Em Karniadakis

AI技術が流体力学の研究における予測を改善する。

機械学習の技術は、過酷な条件下でのガスの流れの挙動の研究を強化する。

高次元の複雑な問題に対するスコアベースのソルバーを紹介します。

ニューラルネットワークがどうやって学ぶかと、トレーニングでの物理の役割についての考察。

新しい方法が複雑な分数偏微分方程式を解くのを強化する。

研究者たちが複雑なFPL方程式をもっと効率的に解く方法を開発した。

AIと実験データを組み合わせて、乱流の測定と予測を改善する。

PINNsは物理とデータを組み合わせて、複雑な科学問題を効率的に解決する。

新しい方法が、シンプレクティックグラフニューラルネットワークを通じて複雑なシステムの分析を強化する。

Mambaは、機械学習を使って複雑なシステムを分析する新しい方法を提供するよ。

ニューラルモデルと拡散モデルを組み合わせることで、乱流予測の精度が向上するよ。

新しい方法が、エネルギー効率の良いスパイキングニューラルネットワークのトレーニングを簡単にしてくれるよ。

ゴーシェ病について学んで、血液の健康への影響を知ろう。

ディジタルツインと機械学習がディーゼルエンジンのメンテナンスをどう改善するかを発見しよう。

KKANは複雑な科学的課題に効果的に取り組む新しい方法を持ってきてるよ。