في عالم الذكاء الاصطناعي، برزت الشبكات العصبية المدفوعة بالفيزياء (Physics-Informed Neural Networks - PINNs) كأداة قوية لحل المعادلات التفاضلية الجزئية (Partial Differential Equations - PDEs) في مجالات العلوم الفيزيائية. ومع ذلك، يبقى سلوك هذه الشبكات غامضاً ويفتقر إلى تفسير واضح، مما يجعل الفهم الدقيق لها تحدياً كبيراً.

لذا، نقدم لكم "PINNfluence"، وهو إطار مبتكر يقوم بتحليل تأثير البيانات لتفسير سلوك الشبكات العصبية المدفوعة بالفيزياء. يركز هذا النظام على استخدام دوال التأثير (Influence Functions) لتوسيع نطاق تحليل الأهداف التدريبية الخاصة بـ PINNs، مما يمكّن من على تحقيق ممتلكات دقيقة بين التنبؤات ومكونات الخسارة ونقاط البيانات المستخدمة في التدريب.

من خلال تجارب متعددة على أنواع مختلفة من المعادلات التفاضلية الجزئية، تظهر أنماط التأثير التي يوفرها هذا الإطار تشخيصات دقيقة تميز الخصائص الهيكلية بين PINNs المدربة جيداً وتلك التي تعاني من مشاكل في التدريب.

بفضل PINNfluence، يفتح الأفق لفهم أعمق وتحسين موثوقية الشبكات العصبية المدفوعة بالفيزياء من خلال ضوء بياناتها، ويُعتبر هذا التقدم خطوة نوعية نحو تحسين الأداء واستفادة أكثر فعالية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العلوم.