Physics-Informed Neural Networks with Learnable Loss Balancing and Transfer Learning

Este artigo propõe uma estrutura de rede neural informada pela física (PINN) que equilibra adaptativamente a supervisão baseada na física e nos dados, especialmente em cenários de escassez de dados. O método utiliza um neurônio de fusão aprendível para ajustar as contribuições de cada termo com base em suas incertezas e incorpora transferência de aprendizado para melhorar a eficiência.