Superare la scarsità di dati con il deep learning guidato dalla fisica
Il deep learning (DL) ha rivoluzionato molti campi, ma dipende fortemente dai dati. La qualità e la quantità dei dati influenzano in modo significativo le prestazioni dei modelli di DL. Tuttavia, ottenere set di dati di alta qualità e ben annotati può essere difficile, se non impossibile, in molte applicazioni reali, come la stima del rischio strutturale e la diagnosi medica. Ciò rappresenta una barriera significativa all’implementazione pratica del DL in questi settori.
Il physics-guided deep learning (PGDL) è un nuovo approccio che integra le leggi della fisica per addestrare le reti neurali. Questo metodo può essere applicato a qualsiasi sistema governato da leggi fisiche, come la meccanica, la finanza e le applicazioni mediche. È stato dimostrato che, con l’integrazione delle leggi della fisica, il PGDL raggiunge una maggiore accuratezza e generalizzazione anche in presenza di scarsità di dati.
Questa recensione fornisce un’analisi dettagliata del PGDL e offre una panoramica strutturata del suo utilizzo per affrontare la scarsità di dati in vari campi, tra cui la fisica, l’ingegneria e le applicazioni mediche. La recensione identifica anche le attuali limitazioni e le opportunità del PGDL in relazione alla scarsità di dati, offrendo una discussione approfondita sulle prospettive future del PGDL. L’articolo evidenzia il potenziale del PGDL come strumento potente per superare le sfide poste dalla scarsità di dati, aprendo nuove strade per l’applicazione del deep learning in settori precedentemente inaccessibili.
Paper: ArXiv.org