CAE 분야에서 딥러닝의 확장은 점점 더 정교하고 현실적인 문제 해결로 이어지고 있습니다. 그중에서도 최근 각광받고 있는 기술이 바로 Physics-Informed Neural Networks(PINN) 입니다.PINN은 단순한 데이터 학습을 넘어서 물리 법칙을 직접 신경망 학습 과정에 반영함으로써, 특히 CAE(Computer-Aided Engineering) 분야와 매우 높은 시너지를 만들어내고 있습니다.PINN이란 무엇인가?PINN은 편미분방정식(PDE) 형태로 표현되는 물리 법칙을 신경망의 손실함수(Loss Function) 안에 직접 포함시키는 방식의 딥러닝 아키텍처입니다.이 방식은 기존 머신러닝이 요구하던 방대한 데이터 없이도, 물리 기반의 예측을 가능하게 합니다.예를 들어, 구조해석 문제에서..
