物理法則を考慮したニューラルネットワーク（PINN）は、偏微分方程式などの物理法則を損失関数に組み込むことで、データが少ない環境でも正確な予測やシミュレーションを可能にする機械学習手法です。科学技術計算や流体解析などで広く活用されています。
物理法則を考慮したニューラルネットワークとは
一言でいうと、ニューラルネットワークの学習時に物理の法則（方程式）をペナルティとして同時に満たさせることで、データ不足を補い高精度な物理シミュレーションを実現する手法です。
詳しく解説
通常のディープラーニングは大量の学習データを必要としますが、現実世界の物理現象では十分なデータが揃わないケースが多々あります。PINNでは、損失関数の中にデータ誤差だけでなく、物理法則を表す偏微分方程式の残差を組み込みます。これにより、ネットワークが物理法則に矛盾しない解を学習できるようになり、未知の領域でも高い汎化性能を発揮します。科学技術計算や流体解析の分野で重要なアプローチとなっています。
具体例・使われ方
航空機の周りを流れる空気の流れの解析、材料内部の温度分布の推定、地下水脈の浸透流シミュレーションなどで利用されています。センサーデータがごく一部しかない場合でも、流体力学などの基礎方程式を学習の制約とすることで、空間全体の現象を正確に再現できます。
似た用語との違い
純粋なデータ駆動型の機械学習モデルが大量の観測データのみに依存するのに対し、PINNは物理法則を組み込んでいる点が大きく異なります。また、従来の数値シミュレーション手法（有限要素法など）とも異なり、高速な推論が可能という特徴があります。
注意点
複雑な偏微分方程式を損失関数に組み込むため、最適化の計算が不安定になりやすいという限界があります。また、方程式が正確でない場合や、ハイパーパラメータの調整が不適切な場合は、物理的に不自然な結果が出力される点に注意が必要です。