7月13日、フライングパドルは人工知能科学コンピューティング（AI for Science）分野の主要な専門家や学者、大学や科学研究機関の教師、関連業界の専門家と協力して、上海百度でフライングパドル科学コンピューティングオフラインを開催した。フライングパドルエンパワーメントセンター交換。会議では、さまざまな分野の専門家が、深く統合されたプラットフォーム、業界動向、科学研究結果、オープンソース構築などのトピックについて議論し、交換しました。このフライングパドル科学技術コンピューティング交流会議では、さまざまな分野の革新的な成果が集まり、中国における科学用AIの構築と開発が促進されました。
会議では、フライングパドルのシニアテクニカルプロダクトマネージャーの張延博氏とエンジニアのヘ・センセン氏がそれぞれ、フライングパドルの科学技術コンピューティング分野における探査と製品構築の現状、パドルサイエンスの機能と利用方法を紹介した。 v1.0、Flying Paddle の科学計算ツールのコンポーネント。この会議にはまた、国内外の多くの著名な学者が招待され、科学のための AI に関する最先端の学術報告書が発表されました。華中科技大学のMeng Xuhui准教授は「科学コンピューティング：多重忠実度データと融合した複合ニューラルネットワーク」と題するレポートを発表し、上海交通大学のWang Yunbo助教授は「世界モデル：直感的な物理的推論と分析」と題するレポートを発表しました。スウェーデンの学者エリック・ダールクイスト氏とメラダレン大学の学者マデリーン・マーティンセン氏は「産業のデジタル化：スマート産業はスマートなサービスを要求している」と題するレポートを発表し、復旦大学の若手研究者ワン・シュオ氏は「医療- 「産業統合: データ駆動型と生体力学的心血管疾患モデリングの組み合わせ」レポート。さらに、科学用フライングパドルAIの優れた開発者の代表として、鄭州国家スーパーコンピューティングセンターの華豪波氏、中国伝播大学の張志強博士、北京交通大学の朱偉国博士が「科学用フライングパドルAI」について議論しました。関連レポートは、「コンピューティングと人文社会科学」および「フライングパドルと他のコンピューティングコンポーネントの組み合わせ」の 3 つのトピックについて発行され、フライングの広範な適応とサポートを完全に反映しています。 AI for Science の方向にパドルしてください。
このイベントには、全国の大学や企業から 40 名を超える教師、学生、実務家が参加し、オンラインライブ中継の視聴回数は累計 8,000 回を超えました。この交流を通じて、より多くの開発者が、Paddle AI for Science の実用的なツール、最先端のテクノロジー、フィールド アプリケーションについて深く理解する機会を得られることが期待されています。
パドル科学計算コンポーネント:
パドルサイエンス v1.0
Paddle の深層学習フレームワークの高レベル API と高次自動微分メカニズムに基づいて、Paddle が同時にアップグレードされ、科学計算ツール コンポーネントである PaddleScience v1.0 がリリースされました。従来の数値計算手法が直面する高次元、時間のかかる、クロススケールの課題に向けて、統合数学計算と物理データ処理手法は、問題を解決するための物理メカニズム、データ駆動型、その他のパラダイムを提供します。同時に、数値流体力学 (CFD)、構造有限要素シミュレーション、天気予報などを中心とした古典的な AI for Science ケースを構築し、研究者が AI と基礎科学の統合を促進するためにケースの再利用可能なオープンソース コードを提供します。 。
PaddleScience v1.0 の正式バージョンには、次の 4 つの機能が含まれています。
- APIスキーマの更新
ユーザーの使用習慣の観点から、ディープ ラーニングと CFD & CAE のユーザー エクスペリエンスを考慮して、データの前処理、モデルの選択、ネットワーク最適化ソリューション、結果の後処理の観点から API 要素を更新し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
- 豊富なシーンケース
2次元および3次元の円筒流れ、渦誘起振動、対流熱放散、方程式反転などの基本的な事例を提供するとともに、構造分野、天気予報、汚染物質拡散などにおける2次元および3次元の構造力解析の新しい事例を提供します。直接再利用や二次開発をサポートしており、ユーザーはGithubコードウェアハウスやAI Studioから関連プロジェクトの実践を直接体験できます。
- 基礎となるモデルの更新
CNN、U-Net、Transformer、GAN などの古典的なニューラル ネットワーク モデルと FNO オペレーター学習モデルを追加し、対応する検証ケースを提供しました。
- APIアップグレードアップデート
ユーザーが偏微分方程式をカスタマイズし、さまざまな境界条件を定義するための新設計の API を提供し、2D&3D 基本形状定義、STL 複雑形状解析、ブール演算などをサポートし、準ランダム サンプリング、ローカル暗号化サンプリングなどの機能を提供します。
特定の機能については、https://paddlescience-docs-hss.readthedocs.io/zh/latest/ を参照してください。
学術フロンティア、科学の謎を探る
華中科技大学のMeng Xuhui准教授は、「Scientific Computing: Multi-Fidelity Dataと融合した複合ニューラルネットワーク」と題するレポートを発表した。孟氏はレポートの中で、PINNネットワークと複合ニューラルネットワークの基礎となる数学的原理を紹介し、高忠実度データと低忠実度データを融合することでPINNの計算効率と精度を向上できると提案した。
上海交通大学のWang Yunbo助教授は、「世界モデル：直感的な物理的推論と意思決定」と題するレポートを発表した。王氏はレポートの中で、物理シミュレーションを画像生成の逆問題としてモデル化し、動的方程式の数値解をニューラル ネットワーク流体モデルの逆グラフィックス最適化に置き換えたワールド モデルの概念を導入しました。実際の物理観察の属性に基づいて流体の逆計算を実現します。
スウェーデンのメラダーレン大学の学者エリック・ダールクイスト氏と教師マデリン・マルティンセン氏は、「産業のデジタル化：スマート産業はスマートなサービスを要求する」と題するレポートを発表した。両先生は、エネルギーマイニング分野におけるデジタル化と人工知能の需要を全員に示し、AI-AR技術フレームワークに基づいた産業運営保守のための汎用知能体の概念を提案しました。
復丹大学の若手研究者であるWang Shuo氏は、「医療と産業の統合：データ駆動型と生体力学的心血管疾患モデリングの組み合わせ」と題するレポートを発表した。王先生は、心血管疾患のモデリングプロセスを紹介し、ニューラルネットワークを使用して血管プラークストレスの予測を実現することを提案しました。これにより、有限要素法と比較して、時間のかかるソリューションとグリッド品質の要求を大幅に削減できます。
さまざまな専門家による素晴らしいレポートを通じて、人工知能が複数の分野や観点から科学研究の実現に影響を与え、変化させており、科学のための AI が世界的な科学研究の新たなパラダイムになりつつあることがわかります。
交流と議論、共創と表彰
近年、フライングパドルはAI for Scienceの製品イノベーションとクロスタイプの科学研究エコシステムの構築に注力し続けており、2023年初めにAI for Science共創計画を発表し、AI for Scienceへの参加を予定している。企業、大学、研究機関、スーパーコンピューティングなどのパートナーと連携し、Paddle AI for Science に基づいたトップのオープンソース プロジェクトを共同で構築し、アクティブで先進的な AI for Science オープンソース コミュニティを構築し、科学研究のイノベーションと産業のエンパワーメントを促進します。産業、教育、研究の閉ループを通じて。この計画には国内外の大学教師、学生、実務家40名以上が参加登録しており、フライングパドルの専門家による一対一の指導の下、11チームがプロジェクトの実施を完了し、その成果は空気力学、構造分野を網羅している。力学、気象学、計算通信、その他多くの分野。その中で、プロジェクト「データ駆動型 U-Net モデルに基づく大気汚染物質拡散の迅速予測」は、第 1 回全国データ駆動型計算力学シンポジウム (大連) に含まれており、いくつかのチームが共同研究に基づいて学術雑誌の原稿を執筆しています。創作プロジェクト。将来的には、AI for Science関連のカンファレンスやジャーナルでフライングパドルの共同創造成果がさらに発表されることになると思います。
Paddle AI for Science の精力的な開発は、さまざまな分野の学者や実務家の綿密な協力と強力なサポートから切り離せません。AI for Science コミュニティの構築に積極的な貢献をした専門家を表彰するために、カンファレンス会場では「Baidu Flying Paddle AI4S Academic Tutor Certificate」も授与されました。
今後、パドルは科学向けAIの技術サポートを強化し、人工知能と科学の発展を強化し、科学研究の成果、人材、製品イノベーションを収集し、科学向けAIの開発に確かな力を提供していきます。