Geometry-free prediction of inertial lift forces in microfluidic devices using deep learning

Cet article développe une nouvelle approche pour prédire les forces de portance inertielles dans les dispositifs microfluidiques en utilisant l'apprentissage profond, sans paramètres géométriques explicites. Le modèle de réseau neuronal entraîné est capable de généraliser à des géométries de canal non vues tout en affichant des performances comparables.