16  Futuros trabajos de investigación

De cara al futuro, es planteable explorar ramas alternas de la metodología usada en ciertos aspectos, como lo son: - Ajustar la configuración del optimizador L-BFGS ya sea aumentando o disminuyendo sus iteraciones máximas, su umbral de tolerancia o máximo número de funciones a evaluar.

• Utilizar el módulo de callbacks para hacer un earlyStopping del modelo para evitar un sobreajuste.

• Utilizar un conjunto de validación con datos reales tomados de una sesión de hipertérmia.

• Utilizar otro método numérico para comparar el modelo, como puede ser diferencias finitas.

• Comparar otras librerías en Python que implementen PINNs como lo son SimNet, PyDEns, NeuroDiffEq o SciANN.

• Comparar con otros lengujes de programación como lo es Julia, librerías que implementen PINNs como lo son NeuralPDE o ADCME.