PINNs 2.0（自适应损失平衡）

PINNs 2.0 是 NVIDIA Modulus 2026 中物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks）的重大升级，核心突破在于自适应损失平衡机制。

传统 PINNs 的痛点

传统 PINNs 需要开发者手动调整物理方程（如连续性方程、动量方程）与边界条件的 Loss 权重，调试过程极其困难且耗时。

PINNs 2.0 的突破

• 自适应权重调节：通过内置的神经切向核（NTK）分析，自动平衡各项 Loss 的权重，开发者无需手动盲目调优。
• 可微仿真集成：AI 模型可以调用底层的可微物理引擎，在训练过程中直接通过物理误差进行反向传播。

意义

PINNs 2.0 大幅降低了 PINNs 的使用门槛，使得更多工程师能够将物理约束融入 AI 模型训练，是"数据与物理双驱动"方法论的关键实现。