LatticaBOltzmna

انضم إلى مجتمع DEEPLBMNet

ابقَ على اطلاع بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء. وتلقَّ إشعارات حول أحدث المنشورات العلمية، والمعماريات المبتكرة، وإصدارات البرمجيات مفتوحة المصدر، والإنجازات البحثية، وفرص التعاون العلمي.

تسليط الضوء على أحدث معمارية مُعتمدة من DEEPLBMNet.

- U-LBMNet: تجزئة الصور الطبية ثلاثية الأبعاد

يُعد U-LBMNet معمارية ثلاثية الأبعاد من نوع المُرمِّز–فك الترميز (Encoder–Decoder) مستوحاة من الفيزياء، ومصممة لتجزئة الصور الطبية الحجمية. واستلهامًا من تصميم الشبكات ذات البنية U ومن طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM)، يدمج النموذج معاملات التصادم (Collision) والبث (Streaming) القابلة للتعلّم ضمن إطار هرمي متعدد المقاييس، مما يتيح استخراج البنى التشريحية بدقة عالية من الصور الطبية ثلاثية الأبعاد. يلتقط المُرمِّز تدريجيًا المعلومات السياقية المحلية والعالمية، بينما يعيد فك الترميز بناء خرائط التجزئة عالية الدقة من خلال وصلات التخطي (Skip Connections) التي تحافظ على التفاصيل المكانية الدقيقة.
وعلى خلاف شبكات الالتفاف ثلاثية الأبعاد التقليدية، يدمج U-LBMNet آليات انتشار السمات المعتمدة على الشبكة (Lattice-Based Feature Propagation)، وتحويلات العزوم (Moment Transformations)، وتدفق المعلومات المستوحى من المبادئ الفيزيائية، بهدف تحسين تمثيل السمات وتعزيز الاتساق المكاني طوال عملية التجزئة. ويتيح هذا التصميم للنموذج تعلّم الأنماط التشريحية المعقدة ثلاثية الأبعاد بكفاءة، مع الحفاظ على كفاءة حسابية عالية ومتانة في الأداء.
تُعد هذه المعمارية مناسبةً لمجموعة واسعة من تقنيات التصوير الطبي الحجمي، بما في ذلك التصوير المقطعي المحوسب (CT)، والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتصوير المقطعي المحوسب بالحزمة المخروطية (CBCT)، والتصوير بالموجات فوق الصوتية ثلاثي الأبعاد. وتشمل تطبيقاتها النموذجية تجزئة الأعضاء، وتحديد حدود الأورام، واكتشاف الآفات، وتجزئة الأوعية الدموية، وتخطيط العلاج الإشعاعي، والتوجيه الجراحي، ومتابعة تطور الأمراض، والتشخيص بمساعدة الحاسوب.صُمِّمت U-LBMNet كإطار عمل مرن يمكن تكييفه مع مختلف مهام تجزئة الصور الطبية السريرية، وذلك من خلال تعديل تكوين الشبكة (Lattice)، وعمق المُرمِّز (Encoder)، وقدرة وحدة فك الترميز (Decoder)، وآليات الانتباه (Attention)، مع الحفاظ على المبادئ الأساسية التي تقوم عليها عائلة LBMNet. كما يسهّل تصميمها المعياري دمج مكوّنات متقدمة، مثل معاملات الاسترخاء المتعدد (Multiple-Relaxation-Time - MRT)، ووحدات الانتباه المعتمدة على الشبكة (Lattice Attention Modules)، واستراتيجيات دمج السمات متعددة المقاييس (Multi-Scale Feature Fusion)، مما يعزز أداء النموذج ومرونته في مختلف التطبيقات الطبية.

الحالة: BRATS_001.nii.gz

حالة الاختبار: BRATS_004.nii.gz

ترميم الصور

يُعد DEEPLBMNet لترميم الصور معماريةً للتعلّم العميق مستوحاة من الفيزياء، صُمِّمت لإعادة بناء الأجزاء المفقودة أو المتضررة في الصور بالاعتماد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM). وبدلاً من الاعتماد فقط على عمليات الالتفاف (Convolution) التقليدية، يستخدم DEEPLBMNet آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة لنقل المعلومات البنيوية والسياقية عبر المناطق المتضررة. ويُمكّن هذا الإطار المستوحى من الفيزياء النموذج من الحفاظ على الحواف والأنسجة والتفاصيل الدقيقة، مع إنتاج صور مُعاد بناؤها تتميز بالاتساق البصري والجودة العالية. وبفضل تصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، يُعد DEEPLBMNet حلاً فعالًا لترميم الصور في العديد من التطبيقات، مثل تحرير الصور، والتصوير الطبي، والاستشعار عن بُعد، والحفاظ على التراث الثقافي.

اكتشاف الأجسام

يُعد DEEPLBMNet لاكتشاف الأجسام معماريةً لاكتشاف الأجسام مستوحاةً من الفيزياء، تعتمد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM) لتحديد مواقع الأجسام وتصنيفها بدقة داخل الصور. ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة ضمن عملية استخراج السمات، يتمكن DEEPLBMNet من التقاط البنى المحلية والمعلومات السياقية العالمية بكفاءة عالية. ويتميز النموذج بتصميم خفيف، وقابل للتفسير، وقابل للتوسّع، مما يتيح أداءً قويًا في اكتشاف الأجسام مع كفاءة حسابية مرتفعة، ويجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، مثل القيادة الذاتية، والتصوير الطبي، والاستشعار عن بُعد، والفحص الصناعي، وأنظمة المراقبة الذكية.

تصنيف الصور

يُعد DEEPLBMNet لتصنيف الصور معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، تطبّق مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM) في مهام تصنيف الصور. ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة ضمن عملية التعلّم الهرمي للسمات، يتمكن النموذج من استخلاص تمثيلات مكانية واتجاهية غنية وفعّالة. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يجعله بديلاً كفؤًا لشبكات الالتفاف العصبية التقليدية، مع توفير أداءٍ دقيق في تصنيف الصور عبر مجموعة واسعة من تطبيقات الرؤية الحاسوبية.

التعرّف على الوجوه

يُعد DEEPLBMNet للتعرّف على الوجوه معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، تعتمد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM) لتعلّم تمثيلات وجهية قوية وموثوقة. ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة، يتمكن النموذج من استخراج سمات وجهية مميّزة مع الحفاظ على التفاصيل المحلية والبنية الهيكلية العامة للوجه. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يوفر حلاً فعالًا للتعرّف الدقيق على الوجوه في ظل اختلاف أوضاع الوجه، والإضاءة، وتعبيرات الوجه، وحالات الحجب أو الإخفاء. ولذلك، فهو مناسب لمجموعة واسعة من التطبيقات، مثل المصادقة البيومترية، والتحكم في الوصول، وأنظمة المراقبة، والتحقق من الهوية.

تلوين الصور

يُعد DEEPLBMNet لتلوين الصور معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، تعمل على تحويل الصور ذات التدرج الرمادي تلقائيًا إلى صور ملونة واقعية بالاعتماد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM). ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة ضمن عملية تعلّم السمات، يتمكن النموذج من استخراج المعلومات الدلالية والبنيوية والسياقية بكفاءة، مما يتيح توليد ألوان طبيعية ومتناسقة بصريًا. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يجعله حلاً فعالًا لتلوين الصور في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل ترميم الصور التاريخية، والتصوير الطبي، وتحسين الوسائط الرقمية، وتحرير الصور.

تجزئة الصور الطبية

يُعد DEEPLBMNet لتجزئة الصور الطبية معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، تعتمد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM) لتجزئة البنى التشريحية والمناطق المرضية بدقة في الصور الطبية. ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة مع التعلّم الهرمي للسمات، يتمكن النموذج من التقاط التفاصيل التشريحية الدقيقة والمعلومات السياقية الشاملة بكفاءة عالية. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يتيح إجراء تجزئة دقيقة وفعّالة عبر مجموعة واسعة من أنماط التصوير الطبي، بما في ذلك التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتصوير المقطعي المحوسب (CT)، والتصوير بالموجات فوق الصوتية، والأشعة السينية (X-ray)، مما يدعم تطبيقات التشخيص بمساعدة الحاسوب، وتخطيط العلاج، واتخاذ القرارات السريرية.

رفع دقة الصور

يُعد DEEPLBMNet لرفع دقة الصور معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، تعمل على إعادة بناء صور عالية الدقة انطلاقًا من صور منخفضة الدقة بالاعتماد على مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM). ومن خلال دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة ضمن عملية استخراج السمات، يتمكن النموذج من استعادة القوامات الدقيقة، والحواف الحادة، والتفاصيل البنيوية مع الحفاظ على الاتساق البصري للصورة. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يجعله حلاً فعالًا لرفع دقة الصور في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التصوير الطبي، والاستشعار عن بُعد، وأنظمة المراقبة، والتصوير الرقمي.

إزالة الضوضاء من صور الرنين المغناطيسي الطبية

يُعد DEEPLBMNet لإزالة الضوضاء من صور الرنين المغناطيسي الطبية معماريةً للتعلّم العميق مستوحاةً من الفيزياء، صُممت لإزالة الضوضاء من صور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) مع الحفاظ على البنى التشريحية الدقيقة والتفاصيل التشخيصية المهمة. ومن خلال توظيف مبادئ طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM) عبر دمج آليات البث (Streaming) والتصادم (Collision) وحسابات العزوم (Moment Computations) المعتمدة على الشبكة، يتمكن النموذج من تقليل الضوضاء بكفاءة مع الحفاظ على وضوح الصورة وحدود الأنسجة. ويتميز DEEPLBMNet بتصميمه الخفيف، والقابل للتفسير، والقابل للتوسّع، مما يجعله حلاً فعالًا لتحسين جودة صور الرنين المغناطيسي، بما يدعم تحسين عرض الصور الطبية، ورفع دقة التشخيص، وتعزيز أداء مراحل تحليل الصور الطبية اللاحقة.

المقالات المنشورة في المجلات العلمية

- A Lattice Boltzmann Method for Image Inpainting Inspired by Fluid Dynamics
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: European Journal of Pure and Applied MathematicsYear: 2025DOI:10.29020/nybg.ejpam.v18i3.6192- Eikonal equation solved with a novel Lattice Boltzmann method framework
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: Numerical AlgorithmsYear:2026DOI:10.1007/s11075-026-02378-9- Radial Basis Function Neural Networks for Collision Learning and Mask Detection in Image Inpainting
Authors: Yassine Douich, et al.Conference paper:Communications in Computer and Information Science ((CCIS,volume 2817)).DOI: 10.1007/978-3-032-16281-6_10

الأوراق البحثية قيد المراجعة

- Neural Collision Learning for Image Inpainting via LBM Transport and CNN Mask Detection
Authors: Yassine Douich, et al.Journal:Signal, Image and Video Processing.Year:2026
- An Artificial Intelligence Architecture Based on Lattice Boltzmann Dynamics for Image Inpainting
Authors: Yassine Douich, et al.Journal:IEEE Transactions on Artificial IntelligenceYear:2026
- From Convolution to Transport: A Lattice Boltzmann Reformulation of Deep Neural Networks
Authors: Yassine Douich, et al.Journal: IEEE AccessYear:2026

مجالات البحث

- الشبكات العصبية القائمة على طريقة بولتزمان الشبكية (LBMNet)

- الرؤية الحاسوبية

- تحليل الصور الطبية

- استعادة الصور وترميمها

- تجزئة الصور

- رفع دقة الصور

- تلوين الصور

- اكتشاف الأجسام

- التعرّف على الوجوه

- التعرّف على الأنماط

- التعلّم الآلي العلمي (SciML)

- المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs)

- الذكاء الاصطناعي المستوحى من ديناميكيات الموائع

- التصوير الطبي

- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

رؤيتنا

نؤمن بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية ينبغي ألا تقتصر على تحقيق أداءٍ عالٍ فحسب، بل يجب أيضًا أن تدمج المعرفة العلمية في تصميمها. ويهدف DEEPLBMNet إلى إرساء جيل جديد من المعماريات العصبية المستوحاة من ديناميكيات طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method - LBM)، بما يوفر كفاءة أعلى، ومتانة أكبر، وقابلية أفضل للتفسير الفيزيائي، لخدمة طيف واسع من مهام الرؤية الحاسوبية والحوسبة العلمية.

الأبحاث الحالية

تركّز أبحاثنا الحالية على استكشاف معماريات جديدة من DEEPLBMNet مخصّصة لـ:- ترميم الصور
- تجزئة الصور الطبية
- إزالة الضوضاء من صور الرنين المغناطيسي (MRI)
- رفع دقة الصور
- اكتشاف الأجسام
- تصنيف الصور
- التعرّف على الوجوه
- تلوين الصور
- المحاكاة العلمية
- تعلّم وحلّ المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs)
يجري حاليًا تطوير العديد من المشاريع البحثية، وسيتم نشر نتائجها في المجلات العلمية والمؤتمرات الدولية فور اكتمالها وقبولها للنشر.

الأبحاث المفتوحة

يُعدّ DEEPLBMNet مبادرةً بحثيةً نشطة، ونرحب بالتعاون مع الجامعات، والمختبرات البحثية، والشركاء الصناعيين، والطلاب المهتمين بالذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء، والرؤية الحاسوبية، والتصوير الطبي، والتعلّم الآلي العلمي. ومن خلال هذا التعاون، نسعى إلى المساهمة في تطوير الجيل القادم من الأنظمة الذكية عبر ابتكار معماريات عصبية جديدة ترتكز على أسس رياضية وعلمية راسخة.

مؤسس منصة DEEPLBMNet

باحث دكتوراه في علوم الحاسوب

رؤيتنا

أن تصبح DEEPLBMNet مرجعًا عالميًا رائدًا في مجال الذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء، من خلال تطوير معماريات مبتكرة للتعلّم العميق ترتكز على المبادئ الرياضية لطريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method).

الرسالة

- تطوير معماريات عصبية مبتكرة قائمة على طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method).
- إرساء تكاملٍ فعّال بين الفيزياء العددية وتقنيات التعلّم العميق الحديثة.
- تعزيز البحث العلمي المفتوح وتشجيع تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة لإعادة الإنتاج والتحقق العلمي.
- دعم الباحثين والطلبة والمهندسين من خلال البرمجيات مفتوحة المصدر، والمنشورات العلمية، والموارد التعليمية.
- تعزيز التعاون الدولي في مجالي الذكاء الاصطناعي والحوسبة العلميةg.

مجالات البحث

- الذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء
- التعلّم الآلي العلمي
- التعلّم العميق القائم على طريقة بولتزمان الشبكية
- الرؤية الحاسوبية
- تحليل الصور الطبية
- ترميم الصور واستكمال أجزائها المفقودة
- تجزئة الصور
- معالجة الإشارات الطبية الحيوية
- التنبؤ بالسلاسل الزمنية
- الحوسبة العلمية
- الطرائق العددية للمعادلات التفاضلية الجزئيةs

CV

لمزيد من المعلومات حول مسيرتي الأكاديمية، وأبحاثي، ومنشوراتي، وخبرتي المهنية، يُرجى الاطلاع على سيرتي الذاتية الكاملة.السيرة الذاتية

ابقَ على اطلاع بأحدث المستجدات

مرحبًا بكم في صفحة المستجدات الخاصة بـ DEEPLBMNet. هنا ستجدون أحدث الأخبار المتعلقة بأبحاثنا، ومعمارياتنا الجديدة، ومنشوراتنا العلمية، وشراكاتنا البحثية، وإصدارات البرمجيات، والفعاليات القادمة. تابعوا مسيرتنا العلمية ونحن نواصل تطوير الذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء، بالاعتماد على المبادئ الرياضية لطريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method).

الإطلاق الرسمي لموقع DEEPLBMNet

أصبح الموقع الرسمي لـ DEEPLBMNet متاحًا الآن، موفّرًا نافذة شاملة للاطلاع على رؤيتنا البحثية، ومعمارياتنا المبتكرة، وتطبيقاتنا العلمية، وإسهاماتنا البحثية الحالية والمستقبلية.

معماريات DEEPLBMNet الجديدة

تم تطوير مجموعة من معماريات DEEPLBMNet الجديدة لتلبية احتياجات مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تصنيف الصور، والتجزئة الدلالية، وترميم الصور، ورفع دقة الصور، وتحليل الصور الطبية، والأمن السيبراني، ومعالجة اللغات الطبيعية، واكتشاف الأجسام.

الأوراق البحثية قيد الإعداد

تخضع حاليًا مجموعة من الأوراق البحثية الخاصة بـ DEEPLBMNet للمراجعة العلمية أو هي قيد الإعداد للنشر في مجلات علمية دولية محكّمة. وسيتم إتاحة المزيد من النتائج العلمية والموارد البحثية عقب نشر هذه الأعمال رسميًا.

توسيع مجالات البحث والتطبيق

يجري حاليًا استكشاف إمكانات DEEPLBMNet في العديد من المجالات، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية، والتصوير الطبي، والأمن السيبراني، والحوسبة العلمية، والاستشعار عن بُعد، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

انضم إلى مجتمع DEEPLBMNet

نرحب بجميع الباحثين والطلبة والمتعاونين المهتمين بمجال الذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء. ويسعدنا التواصل معكم لاستكشاف فرص التعاون العلمي، وتبادل الأفكار والخبرات، والمشاركة في المبادرات والمشروعات البحثية المشتركة.

Coming Soon

لمنشورات العلمية التنفيذات مفتوحة المصدر
المعايير المرجعية التجريبية
الدروس التعليمية والعروض التوضيحية
التعاونات البحثية
أحدث معماريات DEEPLBMNet

قريبًا

ترقبوا المزيد من المستجدات والإنجازات المثيرة، مع استمرار DEEPLBMNet في التطور والتوسع، واستكشاف آفاق جديدة في مجالات البحث والابتكار.

الارتقاء بالذكاء الاصطناعي المستوحى من الفيزياء

يُعدّ DEEPLBMNet مبادرةً بحثيةً مستقلةً تُعنى بتطوير الجيل القادم من معماريات التعلّم العميق المستوحاة من الفيزياء، والمرتكزة على طريقة بولتزمان الشبكية (Lattice Boltzmann Method – LBM). وتتمثل رسالتنا في بناء جسرٍ يربط بين الفيزياء الحاسوبية والذكاء الاصطناعي، بهدف ابتكار حلولٍ متقدمة وقابلة للتفسير وعالية الكفاءة لمواجهة تحديات العالم الحقيقي.

لماذا تدعم DEEPLBMNet؟

يسهم دعمكم بشكل مباشر في:
تطوير معماريات DEEPLBMNet الجديدة
الحوسبة السحابية المعتمدة على وحدات معالجة الرسومات (GPU) والموارد الحاسوبية
المنشورات العلمية والأبحاث المفتوحة لابحاث الذكاء الاصطناعي في مجالات التصوير الطبي، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغات الطبيعية، والأمن السيبراني، والروبوتات، والحوسبة العلمية. بناء منظومة بحثية مفتوحة قائمة على التعاون
كل تبرع، مهما كان حجمه، يُسهم في دفع المشروع قُدمًا وتعزيز مسيرته نحو تحقيق أهدافه.

ساهم في دعمنا

اختر المبلغ الذي ترغب في المساهمة به.

5 دولارات — دعم المشروع

10 دولارات — دعم أبحاث الذكاء الاصطناعي

20 دولارًا — دعم الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)

50 دولارًا — دعم تطوير DEEPLBMNet

100 دولار — راعي الأبحاث

مبلغ مخصص

دفع آمن عبر PayPal.

الشفافية

تُخصَّص جميع التبرعات حصريًا لدعم تطوير DEEPLBMNet، بما يشمل توفير الموارد الحاسوبية، وتمويل الأنشطة البحثية، وتطوير البرمجيات، وإعداد المنشورات العلمية، وإنتاج المحتوى التعليمي.

LBMNet for classification

Deep LBM-Based Neural Network is a physics-inspired deep learning architecture that replaces conventional convolutional operations with Lattice Boltzmann dynamics. By integrating streaming, collision, and moment computation into a hierarchical framework, the network efficiently learns multi-scale feature representations while maintaining high computational efficiency and interpretability for image classification tasks.

Quantum LBMNet for clasification

Quantum-LBMNet is a novel quantum-inspired extension of LBMNet that processes images using complex-valued (real and imaginary) feature representations and lattice Boltzmann dynamics. By combining physics-inspired computation with quantum-inspired encoding, the architecture efficiently captures directional and spatial information before generating compact feature representations for accurate image classification. Its lightweight design offers an excellent balance between computational efficiency, scalability, and predictive performance.

LBMNet for Natural Language Processing (NLP)

LBMNet for Natural Language Processing (NLP) is a physics-inspired neural architecture that extends the principles of the Lattice Boltzmann Method to language understanding and generation. By combining multi-scale LBM encoding, moment-based feature extraction, and attention mechanisms, the network effectively captures local and global linguistic dependencies. Its hierarchical design enables efficient representation learning for a wide range of NLP tasks, including text classification, machine translation, sentiment analysis, question answering, and next-word prediction.

Attention U-LBMNet for image inpainting

Attention U-LBMNet is a U-shaped Lattice Boltzmann neural network designed for image inpainting. The architecture combines LBM-based encoder and decoder blocks with attention mechanisms to effectively reconstruct missing image regions while preserving structural details and textures. Skip connections and attention gates enable efficient feature fusion across multiple scales, resulting in accurate and visually coherent image restoration. Its physics-inspired design provides an interpretable, scalable, and efficient framework for image reconstruction and related image restoration tasks.

U-LBMNet

U-LBMNet is a U-shaped neural network architecture that integrates the principles of the Lattice Boltzmann Method into an encoder–decoder framework for dense image prediction tasks. By replacing conventional feature extraction with LBM streaming, collision, and moment operations, the network efficiently learns hierarchical multi-scale representations while preserving fine spatial details through skip connections. Its physics-inspired design provides an interpretable, scalable, and computationally efficient solution for semantic segmentation, medical image analysis, and other pixel-level computer vision applications.

MRT-LBMSegNet-Att

MRT-LBMSegNet-Att is a physics-inspired semantic segmentation architecture that combines Multi-Relaxation-Time (MRT) Lattice Boltzmann blocks with attention mechanisms in an encoder–decoder framework. By integrating MRT collision dynamics, lattice-based feature propagation, and multi-scale attention, the network effectively captures both local details and global contextual information. Skip connections preserve fine spatial features, enabling accurate and robust segmentation while maintaining high computational efficiency and interpretability across a wide range of medical and computer vision applications.

Fast Quantum-LBM-SR

Fast Quantum-LBM-SR is a physics-inspired image super-resolution architecture that integrates quantum-inspired Lattice Boltzmann dynamics with deep learning to reconstruct high-resolution images from low-resolution inputs. By combining streaming, MRT collision, moment computation, and efficient reconstruction within a lightweight framework, the network effectively restores fine textures and structural details while maintaining low computational complexity. Its scalable and interpretable design provides an efficient alternative to conventional super-resolution models for both natural and medical imaging applications.

LBMNet_cybersecurity

LBMNet-D2Q9 is a physics-inspired intrusion detection architecture that applies the principles of the Lattice Boltzmann Method to cybersecurity. By combining D2Q9 lattice encoding, streaming, Multi-Relaxation-Time (MRT) collision, and moment-based feature extraction, the network effectively learns complex traffic patterns for accurate attack detection and classification. Its lightweight and interpretable design provides a scalable and efficient solution for modern network intrusion detection systems, delivering robust performance across diverse cyberattack scenarios.

Graph-MRT-LBMNet

Graph-MRT-LBMNet is a physics-inspired graph neural network that combines graph representation learning with Multi-Relaxation-Time (MRT) Lattice Boltzmann dynamics for cybersecurity applications. By integrating graph-based information propagation, MRT collision, and moment-based feature extraction, the architecture effectively captures complex relationships between network connections for accurate intrusion detection. Its scalable and interpretable design provides a robust and efficient framework for detecting cyber threats in modern network environments.

Getting Started

Learn the fundamentals of LBMNet, its philosophy, and the core concepts behind physics-inspired deep learning based on the Lattice Boltzmann Method.

Installation

Follow the installation guide to set up the required environment, dependencies, and software needed to run LBMNet models.

Architecture Overview

Discover the design principles of LBMNet and understand how Lattice Boltzmann dynamics are integrated into modern neural network architectures.

Tutorials

Step-by-step tutorials demonstrate how to train, evaluate, and apply LBMNet to different computer vision and scientific computing tasks.

Model Zoo

Browse available LBMNet architectures, including models for image restoration, segmentation, object detection, classification, super-resolution, and other AI applications.

Datasets

Access information about the datasets commonly used for training and evaluating LBMNet models, along with recommended preprocessing procedures.

API Reference

Explore the complete API documentation, including modules, classes, functions, parameters, and usage examples for developers.

Examples

A collection of practical examples illustrates how to use LBMNet in real-world projects, from research experiments to production-ready applications.

Performance Benchmarks

Compare the performance of LBMNet models across different datasets and tasks using standard evaluation metrics.

Frequently Asked Questions

Find answers to common questions regarding installation, training, inference, troubleshooting, and best practices.

Contributing

We encourage contributions from the research and open-source communities. Whether you are reporting bugs, improving documentation, or developing new LBMNet modules, your contributions are welcome.

Support

If you encounter any issues or have questions about LBMNet, please visit the Help & Support page or contact the development team.

Documentation Status

The LBMNet documentation is continuously evolving. New tutorials, examples, APIs, research updates, and implementation guides will be added regularly as the framework grows and new architectures become available.