블로그로 돌아가기


#FNO
3개의 포스트

특집PINNNeural Operator
2026.04.04PINN 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.
코어닷투데이66분

기술DeepONet신경 연산자
2026.03.03함수를 먹고 함수를 뱉는다 — DeepONet 완전 해부
1995년 증명된 '신경망으로 임의의 연산자를 근사할 수 있다'는 정리가, 25년 뒤 DeepONet으로 실현됐다. Branch Net과 Trunk Net의 우아한 이중 구조가 함수에서 함수로의 매핑을 학습하는 원리를 완전 해부한다.
코어닷투데이56분

기술FNOFourier Neural Operator
2026.03.02주파수의 눈으로 물리를 본다 — Fourier Neural Operator 완전 해부
하나의 PDE를 푸는 데 수 시간이 걸리던 시뮬레이션을, 학습 한 번으로 수천 가지 조건에 대해 밀리초 만에 답하게 만든 FNO. 푸리에 변환의 직관부터 아키텍처의 핵심, 실전 사례까지 빠짐없이 풀어본다.
코어닷투데이42분