“PINN+多任务学习”创新思路再升级！登上IEEE(Trans)中科院1区TOP！

最近一篇关于 PINN+多任务学习 的成果得到了广泛关注，讲的是一种基于PINN的混合多任务学习方法，用于锂电池健康状态估计，发表于IEEE(Trans)中科院1区TOP，非常值得学习（下文有解析）。

这种结合核心在于搭配PINN的精确物理建模能力和多任务学习的泛化、知识迁移特性， 不仅能提高模型训练效率、预测准确性，还能同时减少对大量标注数据的依赖 ，尤其适用于复杂系统建模（如航空航天、医疗影像）和高维PDE求解，可谓当前深度学习与科学计算交叉领域的研究焦点。

目前，已有研究尝试从 动态任务平衡、跨领域迁移、实时学习 等方向做突破，未来创新也基本围绕这些（解决梯度冲突/计算效率等问题）。对于论文er而言，紧跟前沿成果是快速获取思路的有效途径，我已经整理了 10篇 PINN+多任务学习新论文（有代码） ，方便大家参考学习。

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A Physics-Informed Hybrid Multitask Learning for Lithium-Ion Battery Full-Life Aging Estimation at Early Lifetime

方法： 本文提出了一种基于物理信息神经网络结合多任务学习的方法，通过整合电化学模型和数据驱动信息，估计锂离子电池在早期阶段的全生命周期老化状态，实现了高精度和高实时性的电池健康状态预测。

创新点：

• 创新地引入了混合老化模式启发的特征提取方法，通过结合电极级健康状态与数据驱动信息，增强了锂离子电池全生命周期老化状态的估计。
• 提出了一个物理启发的混合多任务生成模型，整合电化学模型与数据驱动方法，提高模型的可解释性和预测准确性。
• 在传统损失函数中加入电极级知识约束，确保模型遵循因果关系，提高了模型的稳健性和预测性能。

Fatigue-PINN: Physics-Informed Fatigue-Driven Motion Modulation and Synthesis

方法： 论文提出了一种基于PINN的深度学习框架Fatigue-PINN，通过多任务学习实现关节角度与扭矩的相互转换，并结合3CC-λ模型模拟疲劳对关节扭矩的影响，从而生成逼真的疲劳动画。

创新点：

• 提出了Fatigue-PINN，一个基于PINN的深度学习框架，通过不依赖疲劳运动捕捉数据，提供关节特定的疲劳配置，从而在关节层面上适应和减轻运动伪影，生成更逼真的动画。
• 通过设计一个包含逆动力学、疲劳模块、以及前向动力学的架构，实现在关节层面上控制疲劳影响。
• Fatigue-PINN框架通过在扭矩空间中整合疲劳，提供了一个端到端的编码器-解码器架构，实现了关节角度和关节扭矩之间的转换。

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