محققان در پژوهش جدیدی، یک چارچوب نیمهپارامتریک برای شناسایی سیستمهای غیرخطی معرفی کردهاند که میتواند انقلابی در مدلسازیهای علمی ایجاد کند. این روش با جداسازی توابع خطا (Discrepancy) از اجزای مبتنی بر فیزیک، به مدل اجازه میدهد تا با استفاده از رگرسیون فرآیند گاوسی (Gaussian Process)، تعادلی دقیق بین بخشهای شفاف (Sparse Parameter) و جعبه سیاه مدل ایجاد کند.
این نوآوری به دانشمندان کمک میکند تا حتی با داشتن دانش ناقص از قوانین فیزیکی، به مدلهای تفسیرپذیرتر و دقیقتری دست یابند. گامی مهم برای کاربردهای مهندسی و تحلیل دادههای پیچیده! 🧠✨
منبع: arXiv Machine Learning
