Inria Chile Talks - “Modelado de sistemas físicos con redes neuronales”

La física y el aprendizaje automático comparten el propósito de crear modelos para predecir el comportamiento de los sistemas a partir de observaciones. En los últimos años han surgido diversas aproximaciones que combinan ambos enfoques bajo la denominación de physics-informed neural networks, proponiendo arquitecturas de redes neuronales y algoritmos de optimización que incluyen información sobre la física de los sistemas. En esta presentación se introducirán los fundamentos de las PINNs, así como diferentes aplicaciones y casos de uso en el ámbito de la química-física y la energía.

Juan Gómez Romero es catedrático en el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Sus investigaciones se centran en la aplicación de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en diversas áreas, como la eficiencia energética y la caracterización de la desinformación. Actualmente, es codirector del laboratorio SAIL-UGR y del equipo de investigación de la UGR en el proyecto IA4TES (Inteligencia Artificial para la Transición Energética Sostenible). Previamente, fue profesor en la Universidad Carlos III de Madrid e investigador visitante en el Data Science Institute de Imperial College London.