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Je vais développer des réseaux neuronaux informés par la physique et des modèles ML scientifiques
Sebastian H
À propos de ce service
Traduction automatique
Je conçois des modèles d'apprentissage automatique basés sur des principes physiques et une rigueur scientifique, et non des approches boîte noire appliquées aveuglément aux données.
Mon parcours : mémoire de licence sur les réseaux neuronaux informés par la physique (PINNs) pour la reconstruction d'images en contraste de phase par rayons X à l'Universidad de los Andes, et expérience en recherche en apprentissage automatique quantique à l'Université Purdue (programme SURF), où j'ai développé un système hybride classique-quantique pour résoudre des équations différentielles appliquées à la modélisation des réseaux électriques.
Ce que je construis :
- Réseaux neuronaux informés par la physique (PINNs) pour les EDP et les systèmes physiques
- Modèles ML hybrides classique-quantique
- Pipeline d'analyse et de traitement de données scientifiques
- Développement de modèles avec PyTorch et TensorFlow
- Méthodes numériques et pipelines de simulation
- Régression, classification et détection d'anomalies pour des ensembles de données scientifiques
Ce que chaque livraison comprend :
- Code Python propre et documenté
- Pipeline d'entraînement avec résultats reproductibles
- Mesures de validation et analyse de performance
- README avec instructions d'installation, d'utilisation et de modification
Clients idéaux : Chercheurs, ingénieurs et entreprises travaillant avec des systèmes physiques, des données de simulation, des capteurs ou tout domaine où la physique ou la structure sous-jacente est importante.
Découvrez Sebastian H
Sebastian H
Automation and Machine Learning Engineer
- DeColombie
- Membre depuismai 2026
Langues
Espagnol, Anglais
I'm a physicist and automation engineer with experience building production n8n workflows, AI voice agents, and scientific ML systems. Currently completing a dual master's degree in Materials Science and Physics through the Erasmus Mundus MaMaSELF program (TU Munich + University of Rennes), with a BSc from Universidad de los Andes (Colombia).I work at the intersection of automation, applied AI, and scientific computing. I've built and deployed real systems for clients in healthcare, consulting, and professional services. I deliver documented, maintainable work and communicate without ambiguity
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qu'un réseau neuronal informé par la physique (PINN) ?
Un PINN est un réseau neuronal qui intègre directement dans la fonction de perte les lois physiques (équations différentielles, lois de conservation, conditions aux limites) lors de l'entraînement. Cela permet des prédictions précises même avec peu de données, car le modèle est contraint d'être cohérent physiquement.
Dois-je fournir des données d'entraînement ?
Cela dépend de l'approche. Les PINNs peuvent fonctionner avec peu de données étiquetées en utilisant des équations physiques connues. Pour des modèles purement basés sur les données, un ensemble de données est nécessaire. Décrivez votre situation lorsque vous me contactez et je vous recommanderai la meilleure approche.
Pouvez-vous aider avec des problèmes en dehors de la physique, la biologie, la finance ou l'ingénierie ?
Oui, tant qu'il existe une structure sous-jacente ou des équations gouvernantes pouvant informer le modèle. Contactez-moi avec les détails.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Toutes les livraisons incluent un code Python propre et documenté que vous pouvez exécuter, modifier et étendre.
