赛桨PaddleScience v1.0正式版发布，飞桨科学计算能力全面升级！

AI for Science：崭新的研究范式与深度学习在科学领域的应用


引言

AI for Science代表了科学领域中的一项颠覆性革命，它综合运用深度学习、数据驱动方法、神经网络等现代AI技术，以解决复杂的科学问题，实现科学研究的加速与突破。这一范式正逐步成为全球科学研究的新趋势，汇聚了广泛的学术和工业界共同努力，推动科学计算、物理模拟、预测模型等多个领域的发展。百度飞桨作为深度学习平台的领头羊，专注于将AI技术融入基础科学研究，通过持续的产品创新和生态建设，为AI for Science提供了跨学科、易于使用的工具和解决方案。

飞桨框架的技术创新与能力优化




飞桨通过大量支持开源科学计算工具DeepXDE、重构科学领域论文代码、以及一系列技术升级和框架优化，显著加快了AI与传统科学研究的融合。从支持广泛的底层模型，如CNN、UNet、Transformer等，到引入API更新、支持丰富的场景案例、更全面的API支持，如自定义偏微分方程和边界条件，飞桨科学计算能力已经得到了显著增强。

本次飞桨框架的创新主要体现在自动微分、算子组合与编译优化、硬件支持等多个方面。自动微分机制的强化和智能算子组合技术的引入，大大降低了高阶微分、硬件接入和编译器接口的开发门槛，使得模型训练和开发更加高效、灵活。编译优化技术通过高级运算如算子融合、常量折叠、代数化简等，显著提升了模型训练性能和推断速度，尤其是对常规和大规模计算任务表现尤为出色。

赛桨PaddleScience v1.0：一体化科学计算工具

赛桨PaddleScience v1.0是秉承飞桨深度学习框架的高级API与高阶自动微分机制的科学计算工具组件，旨在解决高维、计算耗时、以及不同尺度的问题，通过结合数学计算与物理数据，提供了物理机理、数据驱动等多种求解策略。该工具覆盖了从算法定义、模型选择、优化求解到结果后处理的全链路过程，特别是在流体力学和结构力学领域的应用展现出了卓越的成果。

流体领域案例

在流体领域，赛桨通过物理机理驱动和数据驱动两种方法解决复杂问题。物理机理驱动的关键在于应用物理信息神经网络（PINN），以控制方程作为神经网络优化训练的准则。数据驱动方法则利用经典神经网络或算法学习框架构建代理模型，能够有效地处理高维问题。案例中，3D非定常圆柱绕流的分析展示了赛桨在高雷诺流场问题上的能力，通过半监督学习方法，实现对3D非定常不可压缩NS方程的高效求解，并与LBM（Lattice Boltzmann method）方法的计算结果进行对比，验证了方法的准确性。

结构领域案例

针对机械结构组件的受力变形、破坏等难题，赛桨提供了一套强大的API集合，支持对复杂结构外形解析及局部加密采样，充分满足结构领域内外形复杂多变的要求。结合平衡微分方程、几何方程和物理方程，赛桨采用PINN方法无监督求解结构变形问题，实现与专业工具如Modulus在实际结构分析中的结果一致性，展现了AI在结构应力应变分析上的潜力和效率。

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