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A state-of-the-art of physics-informed neural networks in engineering
TĂ©cnicas de machine learning vĂŞm ganhando cada vez mais espaço no cenário industrial no intuito de converter o crescente fluxo de informação (data) em melhorias de processos. Entre tais tĂ©cnicas, as redes neuronais se destacam devido Ă sua capacidade de aproximador universal de funções, cuja performance pode ser enriquecida ao se fornecer conhecimentos fĂsicos prĂ©vios: tem-se, entĂŁo, o desenvolvimento das
Physics-informed neural networks (PINN). Nesse contexto e observando-se um “gap” na produção de trabalhos relacionados ao tema e da difusĂŁo dessa temática na grade de formação dos cursos da Escola de QuĂmica, esse trabalho se propõe a realizar um estado da arte da tĂ©cnica mencionada. Observou-se interesse particular das PINN para aplicações em mecânica dos fluidos e transferĂŞncia de calor. Ademais, as PINN
se mostram ferramentas importantes tanto para a resolução de problemas ditos “diretos” quanto “indiretos”. Por fim, atravĂ©s de exemplos práticos, constatou-se a capacidade de se aproximar funções de interesse particular na indĂşstria quĂmica usando-se redes neurais sem nenhuma informação fĂsica do problema (obtenção do fator de atrito) e utilizando-se a equação diferencial que descreve o problema (resolução da equação de difusĂŁo em 1D)