报告题目:基于人工智能的流体仿真研究

报告人:余洪坤(清华大学)

时间:2022112215:20-16:00

腾讯会议号码:198-675-060

报告摘要:

近年来,包含物理知识的神经网络(PINN)在科学计算领域取得了巨大的成功。通过将物理方程作为神经网络的限制进行训练和推理,可以在科学计算中保证各个守恒量的稳定。然后,神经网络的任意函数逼近特性则可以将细粒度下获取的数据映射到粗粒度的模拟当中。这在第一性原理到分子动力学的映射,或者分子动力学到流体力学的映射当中尤其有用。尤其是在材料力场方面,MLIP、AENET、DEEPMD等机器学习方案都有较好的表现。面向数据驱动在舰船领域CFD的人工智能应用需求,突破SUBOFF大规模精细流场仿真数据向机器学习样本集构建转换与数据管理技术,大规模数据驱动AI模型构建、训练及推理实现技术,实现SUBOFF高精细数据样本集的构建和CFD数据驱动AI模型构建与训练及推理,为人工智能在舰船领域CFD中的应用实现提供基础。

报告人简介:余洪坤现为清华大学计算机系博士,导师杨广文教授。本科毕业于北京航空航天大学。主要研究方向为高性能计算,计算生物以及人工智能等,带领团队和清华大学生科院,电子系合作设计开发了国产冷冻电镜生物大分子图像处理软件,相关成果发表于国际顶级期刊《自然·方法》,参与了“神威·太湖之光”上的人工智能平台的设计与研发工作,主持并参与了国家“核高基”研发课题两项,国家重点研发专项一项,国家自然科学基金重点项目一项,主要研究成果包含国际期刊会议,国家发明专利,软件著作权等。

邀请人:王义乾