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10_Wiki/Topics/AI/Physics-Informed Neural Networks (PINNs).md

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 id: PINN-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, physics, deep-learning, differential-equations, simulation]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Physics-Informed Neural Networks (PINNs, 물리 정보 기반 신경망)]]
+# Physics-Informed Neural Networks (PINNs, 물리 정보 기반 신경망)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "인공지능에게 물리 법칙이라는 가이드라인을 주어라" — 신경망의 학습 과정에 물리 방정식(미분 방정식 등)을 직접 손실 함수로 주입하여, 데이터가 적어도 물리적으로 타당한 결과를 내도록 만드는 기술.
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 - **정책 변화:** Skybound의 물리 엔진 최적화 시, 복잡한 유체나 파괴 효과 시뮬레이션 비용을 절감하기 위해 PINN 기반의 대리 모델(Surrogate Model) 도입 검토 중.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Finite-Element-Analysis]], [[Differential-Equations]], [[Numerical-Analysis]], [[Scientific-Computing]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Physics-Informed Neural Networks (PINNs).md]]
+- [[Finite-Element-Analysis]], Differential-Equations, Numerical-Analysis, Scientific-Computing
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Physics-Informed Neural Networks (PINNs).md