Ik bouw physics-informed neural networks en mathematische surrogates

Welkom bij topklasse, physics-gebonden machine learning engineering.

De meeste data scientists bouwen unconstrained black-box modellen die de conservation laws schenden, falen bij kinematische grenzen en instorten bij toepassing op echte systemen. Ik overbrug de kloof tussen zware wiskundige theorie en fysiek metaal door robuuste Physics-Informed Neural Networks (PINNs) en ultra-snelle mathematische surrogates te bouwen.

Wat ik aan jouw project toevoeg:

• Physics-Informed AI: Aangepaste verliesfunctieformuleringen die PDE's, ODE's en echte kinematische beperkingen in kaart brengen (bijvoorbeeld Pacejka banddynamica, aerodynamische grenslagen).
• High-Performance Uitvoering: Trainingsarchitecturen in PyTorch, specifiek afgestemd op hoge integriteit voorspellingen.
• Edge-Ready Hardware Deployment: Het compileren en porten van getrainde surrogates naar zero-allocation, deterministische C++ of Rust loops, ontworpen voor microcontrollers (ESP32) en Jetson-platforms.

Of je nu een gesloten-lus controlesysteem optimaliseert, een digitale tweeling simulatie bouwt of modellen traint voor hardware met veiligheidskritieke toepassingen, ik lever productieklaar code met volledige validatietestharnassen.

Stuur me gerust een bericht met jouw wiskundige beperkingen en datasetparameters