Este artículo explora cómo las redes neuronales informadas por la física PINNs pueden simular la generación de ondas de choque, sus interacciones y las soluciones de entropía. Empleando la ecuación de Burgers como caso de prueba, los modelos aprenden a reproducir la formación de ondas, colisiones y rarefacciones con alta fidelidad sin necesidad de conocer a priori los puntos de origen de las discontinuidades.
Las PINNs combinan leyes físicas y datos en la función de pérdida durante el entrenamiento, lo que permite capturar comportamientos no lineales como la aparición espontánea de choques y la transición hacia soluciones entópicas estables. En la práctica esto significa que pueden seguir la evolución de ondas que se forman, se cruzan y se disipan, manteniendo la consistencia con las leyes de conservación y las condiciones de entropía que definen la solución física correcta.
El uso de la ecuación de Burgers ilustra cómo un enfoque de aprendizaje profundo sustituye o complementa métodos numéricos tradicionales: las PINNs evitan el trazado manual de discontinuidades y resuelven colisiones multiescalares y rarefacciones con menos intervenciones humanas. Este avance abre nuevas posibilidades en dinámica de fluidos computacional, donde la velocidad, la adaptabilidad y la integración con sensores e instrumentos experimentales son cada vez más demandadas.
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