1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Física (INFIS)
3. TCC - Física de Materiais

ORCID:	http://orcid.org/0009-0005-1002-7535
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Solução númerica de equações diferenciais via redes neurais artificiais
Author:	Corrêa, Bianca Almeida
First Advisor:	Ferreira, Gerson
First member of the Committee:	Boselli , Marco
Second member of the Committee:	Marletta, Alexandre
Summary:	Este trabalho visa aprender e explorar possíveis aplicações das redes neurais artificiais usando o método de redes neurais informadas pela física (PINN, do inglês, Physics Informed Neural Network). As PINNs são um método que utiliza o resíduo da equação diferencial a ser resolvida na função de erro e suas condições de contorno e condições iniciais. Neste contexto, as PINN's foram aplicadas no problema do oscilador harmônico a fim de verificar como a precisão do método varia com o número de neurônios artificiais, com diferentes funções de ativação e com diferentes números de épocas. Para isso, foi utilizado um código base que resolve o problema do oscilador harmônico amortecido usando a abordagem de PINN's. Após o estudo e entendimento das redes neurais, foram realizadas modificações de melhoria e testes de desempenho no código autoral para fins de estudo e prática. Durante a fase de testes, foi possível aplicar o método de aprendizado por sequência, onde foi obtido um bom resultado de convergência do modelo. E por fim, concluímos que, as redes neurais e as PINN's são uma abordagem inovadora e promissora, no entanto, dependendo do problema em que estão sendo aplicadas, os resultados gerados não demonstram uma convergência e eficiência que é esperada. Além disso, o tempo de execução das PINN's, quando comparado a métodos como Runge-Kutta, é alto. Enquanto a rede neural roda em minutos, runge-kutta roda em segundos, então vimos que a execução das PINN's comparada a outros métodos também não apresenta uma vantagem significativa.
Keywords:	Aprendizado de máquina Redes neurais artificiais
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	CORRÊA, Bianca Almeida. Solução númerica de equações diferenciais via redes neurais artificiais. 2024. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física de Materiais) - Universidade Federal de Uberlândia, 2024.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41811
Date of defense:	25-Apr-2024
Appears in Collections:	TCC - Física de Materiais

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