В статье, опубликованной на платформе Хабр, студенты Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и компании VK представили результаты своего исследования, посвященного применению физически информированных нейронных сетей (PINN). Основное внимание уделяется возможности использования PINN для аппроксимации диффузионных процессов в графовых нейросетях на пучках.

Исследование проводилось в рамках мастерской по сервисам и платформам ИИ, и в нем участвовали студенты Ксения Белькова, Тимур Лиджиев и Мария Стеблий. В работе также принимал участие Александр Тараканов, инженер машинного обучения AI VK и доцент ФКН НИУ ВШЭ, что добавляет дополнительную ценность к полученным результатам.

Данное исследование имеет значимость для области искусственного интеллекта, так как применение PINN может улучшить точность моделирования физических процессов. Это может открыть новые возможности для разработки более эффективных алгоритмов в различных приложениях, включая научные исследования и инженерные задачи.