پروژه diffeqflux.jl

SciML/DiffEqFlux.jl

این پروژه ترکیبی از یادگیری ماشین و معادلات دیفرانسیل است تا مدل‌های فیزیکی و علمی را با قابلیت یادگیری تقویت کند

کاربرد:

این کتابخانه برای مواقعی مناسبه که بخوای معادلات دیفرانسیل رو در شبکه‌های عصبی استفاده کنی، مثلاً برای مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی پیچیده در علوم مهندسی، بیولوژی یا فیزیک

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی با سیستم‌های دینامیکی سروکار داری و می‌خوای از دانش فیزیکی (مثل قوانین نیوتن یا ترمودینامیک) توی مدل یادگیری ماشین استفاده کنی، این ابزار عالیه

همچنین وقتی نیاز به حل‌کننده‌های پایدار (stiff) و سریع با پشتیبانی از GPU داری، اینجا جای مناسبیه

چند مثال از موارد استفاده:

- پیش‌بینی رفتار سیستم‌های بیولوژیکی مثل شبکه‌های ژنتیکی

- مدل‌سازی انتشار بیماری‌ها با ترکیب داده و معادلات دیفرانسیل

- کنترل بهینه در رباتیک با استفاده از شبکه‌های عصبی و معادلات دینامیکی

- یادگیری پارامترهای فیزیکی از داده‌های آزمایشگاهی بدون نیاز به داده‌های زیاد