Нейросети научились «видеть» сквозь металл и композиты, используя только тепловой след. Исследователи представили NeFTY — фреймворк, который восстанавливает внутренние дефекты материалов, анализируя изменение температуры на их поверхности. Раньше для этого использовали PINNs (Physics-Informed Neural Networks — нейросети, куда законы физики вписаны через функцию потерь), но они плохо справлялись с динамическим нагревом из-за «жесткости» градиентов. NeFTY работает иначе: он описывает свойства материала как непрерывное нейронное поле, а физику процесса учитывает через дифференцируемый солвер. Это позволяет соблюдать законы термодинамики не как «пожелание» в лоссе, а как жесткое ограничение...