pnnl/neuromancer

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01물리 방정식, 제약 조건, 목적 함수를 학습 문제에 반영하는 심볼릭 인터페이스입니다.
• 02패널티 기반 손실과 미분 가능한 convex 최적화 레이어를 통한 파라미터화된 제약 최적화를 지원합니다.
• 03neural ODE, Koopman 연산자, SINDy, 상태 공간 모델을 활용해 동역학 시스템 모델을 학습합니다.
• 04비선형 시스템의 제어 정책을 학습하기 위한 Differentiable Predictive Control을 제공합니다.
• 05물리 정보 기반 신경망과 DeepONet 및 Fourier Neural Operator 같은 neural operator를 지원합니다.
• 06GPU 및 멀티 GPU 학습을 위해 PyTorch Lightning과 통합됩니다.

활용 사례

• HVAC 시스템으로 실내 온도를 제어하는 방법을 학습하는 등 건물 에너지 관리에 활용할 수 있습니다.
• 알려진 방정식을 준수하면서 측정 데이터로 물리 시스템의 대리 모델을 학습할 수 있습니다.
• 다양한 파라미터 설정에서 여러 제약 최적화 문제를 빠르게 풀 수 있습니다.
• 확산이나 유체 흐름과 같은 PDE를 위한 물리 정보 기반 신경망의 프로토타입을 만들 수 있습니다.

빠른 시작

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   PyPI에서 라이브러리를 설치합니다

   pip install neuromancer
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   Python에서 간단한 제약 최적화 예제를 실행합니다(README에 나온 대로 모델, 노드, 손실을 정의합니다)

사용 전 알아둘 점

• !라이선스가 NOASSERTION으로 표시되어 있으므로 사용 전에 저장소에서 이용 약관을 확인해야 합니다.
• !대부분의 튜토리얼과 예제는 GPU에 적합한 PyTorch 워크플로를 중심으로 구성되어 있어 CPU에서는 느릴 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

neuromancer은(는) 무엇인가요?

파라미터화된 제약 최적화, 물리 정보 기반 시스템 식별, 파라미터화된 모델 예측 제어를 위한 PyTorch 기반 미분 가능 프로그래밍 라이브러리입니다. NeuroMANCER는 파라미터화된 제약 최적화 문제의 해를 학습하고, 동역학 시스템의 물리 정보 기반 모델을 구축하며, 제어 정책을 학습하기 위한 PyTorch 기반 미분 가능 프로그래밍 라이브러리입니다. 신경망과 과학 컴퓨팅을 결합해 도메인 방정식, 제약 조건, 사전 지식을 학습 과정에 직접 반영할 수 있습니다.

neuromancer은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

neuromancer은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

neuromancer은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. neuromancer의 마지막 커밋은 2026년 10월 22일입니다.

neuromancer은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

HVAC 시스템으로 실내 온도를 제어하는 방법을 학습하는 등 건물 에너지 관리에 활용할 수 있습니다. 알려진 방정식을 준수하면서 측정 데이터로 물리 시스템의 대리 모델을 학습할 수 있습니다. 다양한 파라미터 설정에서 여러 제약 최적화 문제를 빠르게 풀 수 있습니다. 확산이나 유체 흐름과 같은 PDE를 위한 물리 정보 기반 신경망의 프로토타입을 만들 수 있습니다.

neuromancer는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 라이브러리를 설치합니다: pip install neuromancer Python에서 간단한 제약 최적화 예제를 실행합니다(README에 나온 대로 모델, 노드, 손실을 정의합니다)

neuromancer은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/pnnl/neuromancer