Una estrategia evolutiva en dos etapas mejora el rendimiento de las Redes Neuronales Informadas por Física (PINNs) mediante la selección preliminar de candidatos a hiperparámetros con entrenamiento de baja fidelidad, y luego refinando los mejores candidatos con optimización basada en gradientes. El enfoque reduce significativamente el error medio en problemas de ecuaciones de Advección, Klein-Gordon y Helmholtz bajo presupuestos computacionales fijos.