Costruirò reti neurali informate dalla fisica e surrogati matematici

Benvenuto nell'ingegneria di machine learning con vincoli fisici di livello elite.

La maggior parte dei data scientist costruisce modelli a scatola nera non vincolati che violano le leggi di conservazione, falliscono vicino ai confini cinematici e collassano quando vengono implementati su sistemi reali. Io colmo il divario tra teoria matematica pesante e metallo fisico costruendo Physics-Informed Neural Networks (PINNs) robuste e surrogati matematici ultra-rapidi.

Cosa porto al tuo progetto:

• AI informata dalla fisica: formulazioni personalizzate di funzioni di perdita che mappano PDE, ODE e vincoli cinematici reali (ad esempio, dinamiche delle gomme Pacejka, strati limite aerodinamici).
• Esecuzione ad alte prestazioni: architetture di training in PyTorch appositamente progettate per predizioni di alta integrità.
• Deployment hardware pronto per l'edge: compilazione e porting di surrogati addestrati in loop C++ o Rust a zero allocazione, deterministici, pensati per microcontrollori (ESP32) e piattaforme Jetson.

Sia che tu stia ottimizzando un sistema di controllo a ciclo chiuso, costruendo una simulazione di digital twin o addestrando modelli per hardware critico per la sicurezza, consegnerò codice di livello produzione con strumenti di validazione completi.

Contattami con i tuoi vincoli matematici e i parametri del dataset