ДЕМО · ML+Python: нейросетевое УРС

🎯 Кейс · ДЕМО · ML+Python: нейросетевое УРС

Разработать и обучить PINN для аппроксимации полуэмпирического уравнения состояния алюминия по табличным данным: вход плотность и температура, выход давление P(ρ,T) и удельная внутренняя энергия E(ρ,T), производные через autograd и скорость звука. Этапы: данные и EDA, бейзлайн (билинейная интерполяция), Vanilla-модель, PINN с физической функцией потерь, инференс и упаковка (модель ≤ 10 МБ, TorchScript или ONNX, класс-обертка predict, sound_speed, check_physics), сжатие и скорость, презентация, документация (README, README по модулям, docstrings, таблица baseline / Vanilla / PINN).

⏱ Прогресс оценки · 7/12 клеток