
Cet atelier s'adresse à des chercheurs, ingénieurs ou étudiants souhaitant découvrir les réseaux de neurones informés par la physique (PINNs). Il contiendra une introduction théorique aux PINNs, une présentation de deux bibliothèques dédiées Jinns et ScimBa, ainsi que des sessions pratiques.
Les pré-requis pour participer à cet atelier sont une bonne connaissance de Python et des notions de base en apprentissage automatique (par exemple, par le biais de la formation Fidle). Les participants devront venir avec leur propre ordinateur portable.
L'atelier aura lieu dans la salle 113, tour 16-26, du campus de Jussieu de Sorbonne Université.
Les inscriptions sont fermées car le nombre de places est limité. N'hésitez pas à nous contacter à calcul-contact@services.cnrs.fr pour manifester votre intérêt pour une prochaine édition de cet atelier.
In this tutorial, we will illustrate the Physics-Informed Neural Network (PINN, Raissy et al, 2019) approach to approximate the solution of a physical problem modeled by a Partial Differential Equation (PDE). We will:
- build a Neural Network (NN) to serve as a parameterized function uθuθ, - use the autodiff engine to evaluate the residual of the PDE for the candidate solution uθuθ, - train the NN (i.e. tune parameters θθ to minimize the residual of the PDE) so that uθuθ approximates the solution u∗u∗ of the PDE.
In this tutorial, we will solve a 2D Poisson PDE on an annulus with mixed boundary conditions using a Scimba PINNsThis tutorial covers the use of some time-discrete schemes available in Scimba for solving the rotating transport problem.
- Bruno Després, Sorbonne Université
- Hugo Gangloff, INRAE
- Rémi Imbach, INRIA
- Nicolas Jouvin, INRAE
- Victor Michel-Dansac, INRIA
- Matthieu Boileau
- Roland Denis
- Pierre Navaro