Intégrer les connaissances physiques dans les réseaux de neurones : Application à l’apprentissage de lois de comportement de matériaux à partir de mesures de déformation par fibres optiques

Cette ressource fait partie du « Dossier Intelligence Artificielle [6] ».

Le travail présenté vise à utiliser des réseaux de neurones pour l’apprentissage de lois de comportement en mécanique des structures.  Les réseaux de neurones classiques (au sens où il ne sont pas informés par la physique) présentent les inconvénients de nécessiter des volumes de données importants pour être entrainés, d’avoir des problèmes de généralisation à de nouvelles données et de manquer de garanties en termes d’interprétabilité.

Cette ressource présente différentes façons de tenir compte de la physique dans l’apprentissage afin de pallier ces problèmes, ainsi qu’une stratégie suivie dans le cadre d’un projet de recherche en cours.

Contenu de la ressource :

1. Introduction
2. Architecture du réseau guidée par la physique
3. Utilisation d’une fonction coût physique
4. Initialisation du réseau par la physique
5. Réseau de neurones utilisé pour apprendre l’erreur du modèle physique