jNO: 신경 연산자 및 파운데이션 모델 학습을 위한 JAX 라이브러리

요약

jNO(jax Neural Operators)는 데이터 기반 및 물리 정보 기반 학습을 모두 통합적으로 지원하는 JAX 네이티브 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 도메인, 모델 호출, 잔차 평가, 지도 손실 등 모든 요소를 단일 심볼릭 언어로 작성하고 하나의 최적화 파이프라인으로 컴파일할 수 있게 합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 연산자 회귀부터 PDE 제약 학습까지 별도의 코드 재구성을 거치지 않고 통합적인 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

핵심 포인트

• jNO는 데이터 기반(data-driven) 및 물리 정보 기반(physics-informed) 학습을 모두 지원하는 통합 라이브러리입니다.
• 모든 핵심 구성 요소(도메인, 모델 호출, 잔차, 손실 등)를 단일 심볼릭 언어로 작성하고 최적화 파이프라인으로 컴파일합니다.
• 사용자는 연산자 회귀와 PDE 제약 학습 사이를 별도의 코드 재구성 없이 원활하게 전환할 수 있습니다.
• 다중 모델 구성, 매개변수 수준의 세밀한 제어, 하이퍼파라미터 튜닝 등 고급 워크플로우 기능을 제공합니다.