Je vais développer des réseaux de neurones informés par la physique personnalisés pinns en pytorch

Vos simulations FEM/CFD sont-elles trop lentes ou trop lourdes en calcul ?

Je suis un chercheur en informatique avec un doctorat et chercheur invité à Imperial College London, spécialisé en Scientific Machine Learning (SciML).

Je crée des réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) personnalisés en PyTorch pur, en partant de zéro, en évitant les wrappers de haut niveau pour garantir un contrôle maximal, une facilité de débogage et de meilleures performances pour vos contraintes physiques.

Ce que je peux réaliser pour vous :

• Résoudre des équations aux dérivées partielles complexes en avant et en inverse, y compris l'extraction de paramètres inconnus à partir de données expérimentales.

• Créer des remplacements rapides basés sur le ML pour des simulations traditionnelles coûteuses en calcul.

• Déboguer et accélérer vos codes existants en PyTorch ou SciML.

Réalisations récentes :

• Modélisation de flux turbulents à haut Reynolds (Re=10 000 Navier-Stokes).

• Résolution d'un problème complexe d'élasticité plastique via Hertz Contact PINNs.

Pourquoi m'engager ? Vous ne faites pas seulement appel à un codeur ; vous choisissez un partenaire stratégique en calcul. Je m'assure que vos modèles soient mathématiquement impeccables.

Veuillez m'envoyer un message avec votre PDE et votre scope avant de commander !