Las redes neuronales basadas en la física (PINN) incorporan las ecuaciones de Maxwell, las condiciones iniciales, las condiciones de contorno y los datos de medición directamente en el proceso de aprendizaje, transformando la resolución de ecuaciones diferenciales parciales en un problema de optimización con restricciones. Por ello, las PINN están suscitando un interés cada vez mayor en el campo del electromagnetismo computacional como alternativa a los solucionadores tradicionales en el dominio del tiempo. Este artículo presenta una formulación PINN para las ecuaciones de Maxwell en el dominio del tiempo que incorpora capas perfectamente adaptadas (PML) de campo dividido. Una ventaja clave de la formulación PML de campo dividido es que se pueden aplicar las mismas ecuaciones rectoras tanto en la región física como en la región PML, lo que simplifica la formulación PINN y la construcción de la pérdida. El enfoque propuesto se valida mediante problemas de pulsos gaussianos unidimensionales y bidimensionales con PML. Las soluciones de las PINN muestran un buen acuerdo con las soluciones de referencia analíticas y del método de diferencias finitas en el dominio del tiempo (FDTD), lo que demuestra la viabilidad de combinar las PINN con las PML de campo dividido para simulaciones electromagnéticas en el dominio del tiempo de dominio abierto.
