<> Исследование применимости гибридного подхода, объединяющего спектральные нейронные операторы и классические численные методы, для ускоренного моделирования сердечной электрофизиологии в бидоменной постановке.<>
Материалы и методы.<> Рассматривается бидоменная модель на прямоугольных анизотропных трёхмерных областях с ионной моделью. Исследуется гибридная схема: нелинейная параболическая эволюция трансмембранного потенциала аппроксимируется авторегрессионным нейронным оператором Фурье, а эллиптическое уравнение связи решается методом сопряжённых градиентов. Для повышения точности воспроизведения фронтов возбуждения применяется обучение с градиентной (соболевской) компонентой в функции потерь.
Результаты. На тестовых трёхмерных анизотропных блоках при шаге по времени 2 мс получена ошибка скорости проведения возбуждения 3–6 % относительно референсного конечно-элементного решения. Проведено абляционное исследование вклада отдельных компонент метода. Выявлены ограничения подхода: накопление ошибок при длительном авторегрессионном прогоне и зависимость точности от величины временного шага.
Заключение.<> Показана принципиальная возможность применения гибридных нейросетевых архитектур для задач вычислительной электрофизиологии на модельных областях. Определены границы применимости подхода и направления дальнейших исследований. С. 40-56.