还在死磕传统PINN？自适应版本训练效率狂飙，审稿人直呼"这才是真创新"！

各位搞AI+物理研究的同学们注意啦，今天咱们来盘一盘这个被顶会顶刊审稿人偏爱的热门主题—— 自适应PINN （物理信息神经网络）。

众所周知，传统PINN虽火，但它训练不稳定、计算成本高，导致很多人在顶会deadline前依然疯狂改代码...而自适应PINN直接从底层重构优化逻辑，引入动态权重分配和自适应采样策略，不仅 大幅提高模型准确性、鲁棒性，还能增强模型的泛化能力 ，在流固耦合、非稳态传热这些地狱级场景照样OK！

因此，与其在传统PINN里卷损失函数，不如考虑自适应PINN创新。目前，这方向可参考的杰出成果已有不少，比如计算效率比现有方法高40%的AdaI-PINNs...我整理了有 11篇 自适应PINN最新的成果 ，希望大家看完都能有所收获。

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Adaptive Interface-Pinns (Adai-Pinns) for Inverse Problems: Determining Material Properties for Heterogeneous Systems

方法： 论文介绍的是一种自适应的物理信息神经网络框架，名为AdaI-PINNs，用于解决反问题，特别是在确定异质系统中不连续材料属性的反问题中表现出色，计算效率比现有方法高约40%。

创新点：

• 扩展了AdaI-PINNs框架，通过复合神经网络来同时近似主要变量和材料属性。
• 自适应激活函数在训练过程中可以进化以找到最优的激活函数集合，这对解决包含多种形状嵌入物的一维和二维基准问题中表现出色。

Adaptive Training of Grid-Dependent Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks

方法： 论文主要研究的是自适应训练的PIKANs，它是PINNs的一种改进版本，结合了KANs的架构特点，核心目标是通过自适应训练方法提升PIKANs的性能和效率，使其在解决PDEs时更加高效和准确。

创新点：

• 通过自适应状态转移技术解决了网格扩展后损失函数峰值的问题。
• 通过引入静态性和全栅格适应性的概念，提出了PIKAN的替代基函数设计方法。
• 新开发的jaxKAN框架显著提升了PIKAN的训练速度，比原始KAN实现快84倍。

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