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Redes neuronales informadas por física para resolver problemas de conducción de calor en ingeniería

Autor

Tourn, Benjamin Alfredo

Título

Redes neuronales informadas por física para resolver problemas de conducción de calor en ingeniería

Colaborador

Maillot, Marcos Uriel

Descripción

Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial

Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial

Fil: Tourn, Benjamin Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2024-08

Extensión

ix, 73 p.

Resumen

El presente trabajo se enfocó en el estudio, diseño, implementación de algoritmos y pruebas de modelos de redes neuronales informadas por física para la estimación de temperaturas en problemas de ingeniería que involucran fenómenos de conducción de calor.
Para ello, se tuvieron en cuenta tanto datos medidos y/o simulados como información respecto a la naturaleza física subyacente del problema.
El trabajo desarrollado forma parte de la línea de investigación del autor como miembro del sistema científico-tecnológico nacional, en su rol como becario postdoctoral.
Ahondar en esta estrategia es esencial para establecer las bases para desarrollar gemelos digitales para sistemas/procesos industriales.
El trabajo llevado a cabo requirió un profundo entendimiento matemático y habilidades de programación relacionados con la definición de redes neuronales y su implementación, las estrategias de entrenamiento y selección de modelos, las técnicas de optimización numérica, y la manipulación de datos, por mencionar solo algunas

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