赛桨PaddleScience v1.0 Beta:为科学计算带来AI革新的通用求解器

作者:4042024.03.29 09:02浏览量:28

简介:本文介绍了基于飞桨核心框架的科学计算工具组件赛桨PaddleScience v1.0 Beta,它通过提供物理机理约束的PINNs方法求解模型,解决了传统数值计算方法面临的维数高、时间长、跨尺度的挑战,为计算流体力学等领域提供了全新的解决方案。

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随着人工智能技术的不断发展,越来越多的领域开始尝试将AI技术应用于实际问题解决中。其中,科学计算领域也不例外。在这个领域中,数值计算方法一直是主流解决方案,但传统的数值计算方法面临着维数高、时间长、跨尺度等挑战,这些问题限制了数值计算方法的应用范围和精度。为了解决这些问题,百度飞桨团队推出了科学计算工具组件赛桨PaddleScience v1.0 Beta,它为科学计算领域带来了全新的解决方案。

赛桨PaddleScience v1.0 Beta是一款基于飞桨核心框架的科学计算通用求解器。它利用飞桨自动微分机制,综合数学计算与物理数据相结合的处理方法,提供物理机理约束的PINNs(物理信息神经网络)方法求解模型。PINNs是一种基于深度学习的求解偏微分方程的方法,它可以在不需要离散化的情况下直接求解偏微分方程,从而避免了传统数值计算方法的维数高、时间长、跨尺度等问题。

赛桨PaddleScience v1.0 Beta的发布,为科学计算领域带来了诸多好处。首先,它提供了丰富的场景案例,包括圆柱绕流、涡激振动及方程反演等多个经典流体力学案例,支持直接复用及二次开发。这些案例不仅可以帮助用户快速了解赛桨PaddleScience v1.0 Beta的使用方法,还可以为用户提供实际问题的解决方案。其次,赛桨PaddleScience v1.0 Beta在框架技术创新方面也有很多亮点,它在自动微分、分布式、编译器、执行器等方面进行了技术创新,有力支撑了科学计算任务高效训练和推理。这些技术创新不仅可以提高计算效率,还可以提高计算精度,从而为用户带来更好的使用体验。

除了以上好处外,赛桨PaddleScience v1.0 Beta还可以帮助用户提升智能制造系统设计、建模仿真、分析优化等技术的产业化落地能力。这是因为赛桨PaddleScience v1.0 Beta提供的PINNs方法求解模型可以在计算流体力学领域中完成经典流场仿真分析,并加速求解偏微分方程。这些功能可以帮助用户更好地理解和分析实际问题的物理过程,从而为智能制造系统的设计、建模仿真、分析优化等提供有力支持。

总的来说,赛桨PaddleScience v1.0 Beta是一款非常优秀的科学计算工具组件。它利用飞桨核心框架的自动微分机制,综合数学计算与物理数据相结合的处理方法,提供物理机理约束的PINNs方法求解模型,解决了传统数值计算方法面临的维数高、时间长、跨尺度等挑战。它的发布将为科学计算领域带来全新的解决方案,并有望推动智能制造系统设计、建模仿真、分析优化等技术的产业化落地。

当然,赛桨PaddleScience v1.0 Beta的发布只是一个开始,未来还有更多的应用场景和技术创新等待我们去探索。我们期待着更多的AI技术能够应用于科学计算领域,为人类解决更多的实际问题。

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