연구진이 EAST 장비의 텅스텐 모노블록 다이버터 온도장 회복을 위한 물리 기반 신경 연산자 트랜스포머(PNOT)를 제안했어요. PNOT은 경계 열-플럭스 관계를 구조화된 그래프로 모델링하고 그래프 어텐션을 활용해 공간적 물리적 의존성을 파악해요.
물리 기반 어텐션에 영감을 받아 열 확산을 모델링하는 물리 기반 신경 연산자 모듈을 개발하고, 그래디언트 제약 소보레프 정규화 손실을 적용하여 함수 값과 미분 간 일관성을 유지했어요.
실험 결과, 물리적 제약 조건이 예측 정확도를 향상시키고 물리적 일관성을 유지하는 데 기여하는 것으로 나타났으며, 소스 코드는 GitHub에서 공개될 예정이에요.