PHYSGEN: Физически управляемая генеративная система для оптимизации инженерных структур на основе искусственного интеллекта

PHYSGEN: Универсальная физически информированная генеративная архитектура для инженерного проектирования, цифровых двойников и научного моделированияДанная работа представляет PHYSGEN (Physics-Informed Generative Framework) — концептуальную модульную архитектуру, объединяющую физически информированное машинное обучение, генеративные модели, обучение операторов и методы инженерной оптимизации в рамках единой вычислительной платформы.В статье предложены формальная математическая модель, модульная программная архитектура, вычислительный граф, функция потерь с физическими ограничениями, алгоритм обучения и план экспериментальной валидации. Особое внимание уделено интеграции физических законов в процесс генерации, обеспечению модульности, воспроизводимости вычислительных экспериментов и возможности расширения платформы для различных прикладных задач.PHYSGEN рассматривается как универсальный вычислительный каркас, который потенциально может применяться в материаловедении, вычислительной фотонике, инженерном проектировании, численном моделировании и разработке цифровых двойников сложных физических систем. В статье также обсуждаются перспективы использования архитектуры в составе платформ цифровых двойников органов (Digital Organ Twin) и более широких биомедицинских систем.Рукопись содержит обзор современной литературы по физически информированному машинному обучению, нейронным операторам, генеративному искусственному интеллекту, цифровым двойникам, инженерной оптимизации и численным методам. Представлены концептуальные схемы архитектуры, формальные теоретические результаты, экспериментальная программа, обсуждение ограничений и рекомендации по воспроизводимой реализации программного прототипа.Настоящая публикация представляет концептуальную и методологическую основу PHYSGEN. Описанная экспериментальная программа предназначена для последующей количественной проверки предложенной архитектуры.