NeurIPS'25新研究!PINN+GNN强强联手 物理信息神经网络(PINN)与图神经网络(GNN)的融合研究迎来关键突破!NeurIPS'2025上,加州大学洛杉矶分校(UCLA)团队提出的PhysGNN 物理图神经架构,一举解决了传统PINN处理非结构化数据能力弱、纯GNN缺乏物理约束易偏离实际规律的双重瓶颈,成了工程仿真、环境预测领域的新研究热点。了解跨学科建模的研究者都知道,PINN能将流体力学、热传导等物理定律嵌入模型训练,保证输出符合客观规律,却在面对电网拓扑、城市交通网络等图状数据时,难以捕捉节点间的复杂关联;而GNN虽擅长处理图结构数据,可一旦脱离物理约束,预测结果常出现数值合理但物理无效的问题,比如预测桥梁应力时出现不符合力学原理的突变值。而新架构恰好补上双方短板:通过GNN模块建模图结构节点依赖,再用改进的PINN物理损失函数约束预测结果,在城市热网温度预测任务中,不仅将误差较纯PINN降低42%,还能精准定位管道热损耗异常节点;在电网负荷分配模拟中,较纯GNN模型的物理规则违反率下降68%,完美适配工程实践需求。想发顶会的伙伴,可重点攻关多物理场耦合场景的特征融合、小样本下的物理-图协同优化,这些方向既贴合学术前沿,又能对接产业痛点 #顶会论文 #sci论文 #PINN #GNN #PhysGNN
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