연구진이 물리 정보 PDE(편미분 방정식) 솔버인 PG-KINN을 개발했어요. PG-KINN은 콜모고로프-아르노 네트워크(KAN)를 기반으로 하며, 기존 MLP 방식의 한계를 극복합니다.
Petrov-Galerkin 방식을 활용하여 일반적인 비자adjoint, 비선형, 역문제에도 적용 가능하며, 복잡한 기하학적 문제 해결에 효과적입니다.
PG-KINN은 다양한 벤치마크에서 기존 MLP 기반 모델과 KAN 기반 모델을 능가하는 성능을 보여주며, AI 기반 계산 공학 분야에서 중요한 진전을 이뤘습니다.