pnnl/neuromancer

Что это?

Ключевые возможности

• 01Символьный интерфейс для встраивания физических уравнений, ограничений и целевых функций в задачи обучения.
• 02Параметрическая оптимизация с ограничениями с помощью функций потерь на основе штрафов и дифференцируемых слоев выпуклой оптимизации.
• 03Обучение моделей динамических систем с помощью нейронных ODE, операторов Купмана, SINDy и моделей в пространстве состояний.
• 04Дифференцируемое предиктивное управление для обучения стратегий управления нелинейными системами.
• 05Физически информированные нейронные сети и нейронные операторы, такие как DeepONet и Fourier Neural Operator.
• 06Интеграция с PyTorch Lightning для обучения на GPU и нескольких GPU.

Сценарии использования

• Управление энергопотреблением зданий, например обучение управлению температурой в помещениях с помощью систем HVAC.
• Обучение суррогатных моделей физических систем на измеренных данных с учетом известных уравнений.
• Быстрое решение семейств задач оптимизации с ограничениями для множества наборов параметров.
• Прототипирование физически информированных нейронных сетей для PDE, например для моделирования диффузии или течения жидкости.

Быстрый старт

1. 1

   Установите библиотеку из PyPI

   pip install neuromancer
2. 2

   Запустите простой пример оптимизации с ограничениями на Python (определите модель, узлы и функцию потерь, как показано в README)

Что важно знать

• !В качестве лицензии указано NOASSERTION, поэтому перед использованием необходимо проверить условия в репозитории.
• !Большинство руководств и примеров рассчитаны на рабочие процессы PyTorch с поддержкой GPU и могут медленно работать на CPU.

Темы

Частые вопросы

Что такое neuromancer?

Библиотека дифференцируемого программирования на PyTorch для параметрической оптимизации с ограничениями, идентификации систем с учетом физических законов и параметрического предиктивного управления. NeuroMANCER — библиотека дифференцируемого программирования на PyTorch для поиска решений параметрических задач оптимизации с ограничениями, построения моделей динамических систем с учетом физических законов и обучения стратегий управления. Она позволяет объединять нейронные сети с научными вычислениями, встраивая уравнения предметной области, ограничения и априорные знания непосредственно в процесс обучения.

neuromancer можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

neuromancer распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

neuromancer всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в neuromancer — 22 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать neuromancer?

Управление энергопотреблением зданий, например обучение управлению температурой в помещениях с помощью систем HVAC. Обучение суррогатных моделей физических систем на измеренных данных с учетом известных уравнений. Быстрое решение семейств задач оптимизации с ограничениями для множества наборов параметров. Прототипирование физически информированных нейронных сетей для PDE, например для моделирования диффузии или течения жидкости.

Как установить neuromancer?

Установите библиотеку из PyPI: pip install neuromancer Запустите простой пример оптимизации с ограничениями на Python (определите модель, узлы и функцию потерь, как показано в README)

Где скачать neuromancer?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pnnl/neuromancer