Se presenta un modelo de red neuronal informado por física (PINN) para predecir las características no lineales del rendimiento de ruido de alta frecuencia (HF) en MOSFET cuasi-balísticos. El modelo PINN se formula combinando las redes neuronales artificiales de función de base radial (RBF-ANNs) con un modelo de circuito equivalente de ruido mejorado, que incluye todas las fuentes de ruido. Las RBF-ANNs se utilizan para modelar el ruido del canal térmico, el ruido inducido en la compuerta, el ruido de correlación, así como el ruido de disparo, debido a la corriente de túnel de compuerta y fuente-drenaje a través de las barreras potenciales. Al entrenar una distribución espacial del ruido del canal térmico y un factor de Fano del ruido de disparo, las teorías físicas subyacentes se incorporan de forma natural en el modelo PINN como información previa. El modelo PINN muestra una buena capacidad para predecir el rendimiento de ruido en altas frecuencias.