NPSolver: 반복적 물리 감독을 적용한 신경 포아송 솔버

연구진은 정답 해 없이도 학습할 수 있는 신경 Poisson 솔버 NPSolver를 제안했으며, 몇 차례의 preconditioned conjugate gradient 단계를 감독 신호로 활용했다.

이 방식은 단순 잔차 손실 대신 반복적인 물리 기반 슈퍼비전을 사용해 PDE 학습의 안정성을 높이는 데 초점을 맞췄다.

또한 혼합 경계조건과 불규칙 기하를 다루기 위한 경계 인식형 BA-Transolver 구조를 도입했다.

NPSolver는 2D·3D 벤치마크에서 physics-informed 및 data-driven 기준선보다 우수한 성능을 보였고, 열 제어 응용에도 적용됐다.