物理约束 AI (PINNs) for Optics & Engineering
物理约束AI将控制方程和约束条件融入机器学习中。当数据有限但物理规律明确时，这种方法尤其有价值，在光学、光子学、材料和制造过程中都很常见。
约束感知学习
通过在训练过程中施加物理规律以及边界/初始条件来提升泛化能力。
参数识别
从稀疏测量中推断隐藏参数，适用于校准和反问题求解。
仿真加速
构建代理模型，在保持物理一致性的同时降低计算成本。
数字孪生工作流
将传感器、模型与约束结合起来，用于真实系统中的监测与预测。
典型交付内容
- 问题建模（PDE/约束）+ 数据策略
- PINN或混合模型 + 训练/评估报告
- 校准/参数估计工作流
- 可部署的推理包与文档