A Physics-Informed AI Framework for Fast and Reliable Groundwater–Surface Water Interaction Modeling

Ushbu maqolada yerosti–yerusti suvlarining o‘zaro ta’sirini modellashtirish uchun Physics-Informed Artificial Intelligence (PIAI) yondashuvi taklif etiladi. Model Physics-Informed Neural Networks (PINNs) orqali fizik qonunlarga asoslanib o‘rganadi, Fourier Neural Operator (FNO) yordamida tezkor ssenariy simulyatsiyasi amalga oshiriladi. Ensemble Kalman Filter (EnKF) real vaqt kuzatuv ma’lumotlarini integratsiya qilish imkonini beradi, noaniqliklarni baholash (Uncertainty Quantification, UQ) esa ishonchli prognozlarni taqdim etadi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, taklif etilgan PIAI yondashuvi an’anaviy modellarga nisbatan 30% aniqroq, 50–100 marta tezroq va barqarorroq ishlaydi. Ushbu usul yerosti va yerusti suvlarining boshqaruvi, ifloslanish xavfini baholash hamda real vaqt prognozlashda samarali yechim sifatida xizmat qilishi mumkin