高分子レオロジーは、マテリアルのミクロからマクロの流れと変形特性を理解することを目指していますが、従来のモデリング手法は複雑な非線形、多スケールシミュレーション、データ解析において長期間にわたって課題に直面してきました。物理情報深層学習（PIDL）は、レオロジー物理法則を深層ニューラルネットワークに埋め込むことにより、大量のデータに依存性を減らし、モデルの汎化能力と物理的合理性を高め、高分子レオロジーが直面する課題に新たな手段を提供します。 PIDLの基本原理、モデル構造、物理情報ロス関数の設計（MSE、MAEおよびスパース/レジドゥアルロスなど）、およびMSE、MAEなどの物理情報ロス関数の最適化手法について議論し、PIDLの高分子レオロジーでの具体的な応用、確率モデル、生成モデル、ニューラルオペレータ、グラフニューラルネットワーク、強化学習など多様なモデル構造をカバーし、パラメータ最適化、レオロジー特性予測、逆問題解決、デジタルツイン統合などの可能性を示しています。 PIDLは著しい利点を示していますが、データの取得コストが高く、モデルの説明可能性が弱く、多スケール解の精度が不足しており、堅実性などの問題に直面しています。将来の展開方向は、多保真技術の活用、物理情報強化データ、最適化アルゴリズム、デジタルツイン、因果関係推論、およびメタ学習と説明可能人工知能（XAI）の活用を含め、モデルの性能と実用性を向上させることです。

物理情報深層学習;高分子レオロジー;モデリングおよびシミュレーション;インテリジェント予測および最適化