Réseaux de neurones informés par la physique pour inférer comment les oscillateurs couplés interagissent : des horloges embryonnaires aux nanorods en rotation Les oscillateurs couplés sont partout dans la nature : l'horloge de segmentation coordonnant la formation des vertèbres dans les embryons, les rythmes circadiens dans le noyau suprachiasmatique, les réseaux électriques, les nanoparticules en rotation sous lumière polarisée. Tous sont régis par une fonction de couplage qui détermine si les oscillateurs s'attirent, se repoussent ou se synchronisent de manière asymétrique. Identifier cette fonction à partir des données est la clé pour comprendre le mécanisme d'interaction, mais c'est un problème inverse difficile. Les approches standard représentent la fonction de couplage comme une somme de polynômes trigonométriques ajustés aux séries temporelles de phase observées, mais il n'existe pas de règle principielle pour choisir combien de termes inclure. Hwang, Jo et Kim montrent que ce n'est pas une question de convention : il n'existe pas de nombre optimal unique. Peu de fonctions de base manquent de structure asymétrique ; beaucoup surajustent des données rares ou bruyantes. Pour contourner complètement la sélection de base, ils introduisent IC-PINN (Inférence de Couplage via Réseaux de Neurones Informés par la Physique). Deux réseaux distincts apprennent, respectivement, les trajectoires de phase et la fonction de couplage en fonction de la différence de phase, avec une périodicité imposée en mappant les entrées à travers (sin θ, cos θ). L'entraînement conjoint minimise une perte combinée : fidélité des données plus une contrainte physique imposant la cohérence avec les équations différentielles gouvernantes. Cette contrainte agit comme un régularisateur naturel, rendant IC-PINN robuste au bruit et à la rareté sans réglage manuel. IC-PINN récupère des fonctions de couplage à travers des régimes de synchronisation bidirectionnels, Winner-Take-All et Loser-Take-All, s'étend à M oscillateurs couplés, et infère la structure du réseau avec un AUC de 1.0 sur des topologies rares et modulaires. Appliqué aux données d'oscillation du gène HES provenant des cellules de la queue d'embryon de souris, il confirme la synchronisation Winner-Take-All et prédit que la différence de phase se divise en environ 100 minutes. Appliqué aux nanorods d'or en rotation sous lumière polarisée circulaire, il récupère la fonction de couplage à partir des données de différence de phase seule, un régime où les méthodes conventionnelles échouent complètement. Le point plus profond est architectural : IC-PINN sépare la dynamique de phase de la dynamique d'interaction en réseaux distincts, couplés uniquement par des contraintes physiques. Cela rend la fonction de couplage identifiable même à partir d'observations partielles et bruyantes, et ouvre la voie à la découverte de principes d'interaction non linéaires sans les imposer a priori. Article :