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16개의 포스트
PINN은 왜 자꾸 학습에 실패하는가 — NTK 관점으로 다시 읽는 문제의 핵심
PINN은 왜 고주파·다중 스케일 문제에서 자주 무너질까? NTK 관점으로 학습 실패의 구조를 해부한 고전 논문을 중심으로, PINN의 병목과 해결 전략, 그리고 2026년 현재 이 통찰이 어디까지 이어졌는지 깊고 쉽게 풀어본다.
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.
PINN은 왜 자꾸 경직되는가 — ill-conditioning, Jacobian, TSONN으로 읽는 핵심 논문
PINN은 왜 복잡한 PDE에서 자주 수렴하지 않을까? Jacobian condition number 관점에서 이 문제를 해부한 핵심 논문을 중심으로, controlled system, TSONN, 실제 유동 해석 사례, 그리고 2026년 현재 이 아이디어의 역할까지 쉽고 깊게 풀어본다.
PINN의 손실은 왜 서로 싸우는가 — gradient pathology에서 2026년의 해법까지
PINN은 왜 PDE를 손실에 넣고도 자주 학습이 무너질까? Lagaris와 Raissi의 약속에서 출발해 gradient pathology, learning rate annealing, architecture 개선, NTK 분석, domain decomposition, NewPINNs까지 2026년 현재의 해법 지형을 깊고 읽기 쉽게 정리한다.
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.
바닷속 강관말뚝은 언제 위험해지는가 — PINN으로 읽는 해양 부식 수명 예측
해양 강관말뚝은 왜 녹고, 그 속도는 어떻게 예측할까? 염화물 확산, 부식 깊이, 잔존 두께, 구조 성능 저하를 하나의 흐름으로 묶은 2026년 논문을 중심으로, Physics-Informed Neural Network가 해양 인프라 유지보수에서 어떤 역할을 맡게 되는지 깊고 쉽게 풀어본다.
PINN은 왜 자꾸 딴길로 샐까 — Gradient Alignment와 2차 최적화로 다시 읽는 물리 AI
PINN은 왜 물리식을 알고도 자주 학습에 실패할까? Gradient Alignment 논문을 중심으로, gradient conflict의 정체, SOAP와 Newton 계열 preconditioning의 의미, 그리고 2026년 현재 PINN의 역할까지 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.
PINN은 왜 자꾸 학습에 실패하는가 — Loss Landscape 관점으로 다시 읽는 훈련의 핵심
PINN은 왜 물리식을 알고도 자주 무너질까? ICML 2024의 대표 논문을 중심으로, Hessian 스펙트럼, ill-conditioning, Adam-L-BFGS-NNCG의 역할, 그리고 2026년 현재 PINN 최적화 문헌사의 흐름까지 깊고 쉽게 해설한다.
함수를 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.