naPINN: Rauschresistente PINNs rekonstruieren Modelle trotz korrupten Messdaten
Die neu entwickelte Methode naPINN (Noise‑Adaptive Physics‑Informed Neural Network) setzt neue Maßstäbe für die Analyse von Messdaten, die von starkem Rauschen und Ausreißern betroffen sind. Durch die Integration eines energiespezifischen Modells in den Trainingsprozess lernt naPINN die latente Verteilung der Vorhersagefehler und kann so gezielt Datenpunkte mit hoher Energie herausfiltern.
