A Physics-Informed Computational Framework for Forward Prediction and Inverse Closure Learning of Pore-Scale Biofilm Growth
Este estudio presenta un marco computacional informado por la física que integra un modelo de difusión de biopelícula dependiente de la densidad modificado con observaciones microfluídicas para lograr una predicción directa y un aprendizaje de cierre inverso superiores del crecimiento de la biopelícula a escala de poros en medios porosos.