#과학 AI
8개의 포스트
PINNacle 완전 해부 — Physics-Informed Neural Networks는 왜 기대만큼 쉽지 않았나
2019년엔 물리 법칙을 배운 신경망이 과학 시뮬레이션의 미래처럼 보였다. 2023년 PINNacle은 그 기대를 22개 PDE 위에서 냉정하게 시험했고, 2026년의 우리는 그 결과를 통해 PINN의 진짜 역할을 다시 정의하게 됐다.
왜 PINN은 자꾸 실패할까 — Physics-informed Neural Networks 훈련 전문가 가이드
PINN의 아이디어보다 어려운 것은 훈련이다. 왜 학습이 자주 무너지는지, 2023년의 전문가 가이드 논문이 어떤 처방을 제안했는지, 그리고 2026년 현재 PINN이 어디에 남아 있는지를 사례와 함께 쉽게 풀어본다.
PINN vs Neural Operator vs KAN — 물리 시뮬레이션을 대체할 AI는 누구인가
편미분방정식(PDE)을 풀기 위한 세 가지 AI 패러다임 — 물리법칙을 손실함수에 넣는 PINN, 함수 공간 간의 매핑을 학습하는 Neural Operator, 해석 가능한 스플라인 엣지를 학습하는 KAN — 을 원리·벤치마크·한계·산업 적용까지 깊이 비교합니다.
PINN은 왜 시간 문제에서 자꾸 무너질까 — causal training으로 다시 읽는 학습 실패의 구조
시간 의존 PDE에서 PINN은 왜 자주 실패할까? 2022년 causal training 논문을 중심으로, 시간축 causality를 무시한 훈련이 만드는 병목과 그 처방, 그리고 2026년 현재 이 기술의 실제 자리를 쉽고 깊게 풀어본다.
FP64 is All You Need — PINN 실패 모드를 다시 생각하다
모두가 BF16과 FP8을 외치는 시대에, 한 논문은 정반대로 말한다. PINN의 유명한 실패 모드는 로컬 최솟값보다 '정밀도가 부족한 조기 정지'에 더 가깝다는 것. 이 도발적인 논문을 출발점으로, PINN의 역사와 실패 사례, FP64의 의미, 그리고 2026년 과학 AI에서 이 기술의 자리를 쉽고 깊게 풀어본다.
AI에게 물리법칙을 가르치다 — Physics-Informed Neural Networks의 모든 것
데이터만으로는 부족하고, 시뮬레이션만으로는 느리다. 물리법칙을 손실함수에 녹인 PINN이 과학과 공학의 난제를 어떻게 풀어가는지, 탄생 배경부터 최신 사례까지 쉽고 깊게 살펴본다.
금속이 녹아가는 과정을 AI로 예측한다 — Sharp-PINNs 완전 해부
결합된 편미분방정식을 동시에 학습하면 그래디언트가 충돌한다. Sharp-PINNs는 '교대 학습 + 경성 제약'이라는 우아한 해법으로 이 난제를 돌파하고, 3D 부식 시뮬레이션에서 FEM 대비 10배 빠른 속도를 달성했다.
어려운 문제는 쪼개서 푼다 — Augmented PINN(APINN)의 모든 것
PINN이 복잡한 문제 앞에서 좌절할 때, 수학자들은 수백 년 된 전략을 꺼내들었다 — '나눠서 정복하라.' 도메인 분해와 신경망을 결합한 APINN이 왜, 어떻게 PINN의 한계를 돌파하는지를 쉽고 깊게 풀어본다.