Từ công thức tích phân trường điện từ đến mô hình thay thế tuân thủ vật lý — sáu hướng cùng chung một câu hỏi: làm sao tính ra một đáp án đáng tin đủ nhanh để thực sự dùng được?
Nghiên cứu của tôi hơn một thập kỷ qua đi theo một mạch duy nhất: mô hình điện từ và hệ thống điện quy mô lớn thì rất tốn kém để giải, trong khi những câu hỏi kỹ thuật thú vị lại đòi hỏi giải chúng rất nhiều lần.
Câu trả lời trong giai đoạn luận án là câu trả lời đại số — chiếu hệ PEEC lớn lên một không gian con Krylov, chọn các điểm khai triển một cách thích nghi để độ chính xác được giữ trên toàn dải tần, rồi tổng hợp mạch tương đương để mô hình rút gọn vẫn ứng xử như một mạch bên trong phần mềm mô phỏng. Kết hợp với tăng tốc bằng đa cực nhanh, cách làm này đưa những bài toán trước đó nằm ngoài tầm với về mức chạy được trên một máy trạm.
Câu trả lời tôi đang theo đuổi hiện nay là câu trả lời học được. Một mạng nơ-ron tuân thủ vật lý — huấn luyện dựa trên phương trình chi phối chứ không chỉ dựa trên dữ liệu — đóng đúng vai trò của một mô hình giảm bậc: rẻ khi đánh giá, tổng quát hóa tốt ở nơi hồi quy thuần túy thất bại, và có thể đặt thẳng vào một vòng lặp nghiên cứu vốn cần hàng nghìn lần chạy EMTP-ATP. Mục tiêu kỹ thuật rất cụ thể: khôi phục tham số máy biến áp từ tín hiệu quá độ đo được, dự đoán điện áp đánh thủng, và mô hình thay thế cho nghiên cứu quá độ trên lưới cao áp.
Hai mạch này gặp nhau ở kỹ thuật bảo vệ, nơi mô hình phải vừa nhanh vừa biện minh được: một chỉnh định rơ le rút ra từ mô hình thay thế chỉ có giá trị nếu ta giải thích được vì sao nó đúng.