5 月 20-21 日，第四届全国智能流体力学研讨会暨第二届智能流体力学产业联合体大会在西湖大学召开。此次会议由中国力学学会、中国空气动力学会、《水动力学钻研与停顿》编委会、西湖大学、浙江大学、上海交通大学、中国船舶团体第七〇八研究所主办；上海中船编印社有限公司、中国力学学会流体力学专委会、中国空气动力学会智能空气动力学专业组、喷水推动重点实验室、智能流体力学产业联合体、西湖大学工学院、西湖大学将来产业钻研核心承办。会议共吸引了 200 多位来自全国各地高校与企业的老师与学生参会，大家独特探讨流体力学前沿钻研及其在各学科与工程畛域的利用。
百度飞桨作为本次大会协办方，为流体力学及相干畛域工作的科学家和工程师提供交换和沟通的平台，增进相干方面的单干，并与主办方一起推动 AI for Science 的倒退。
会议邀请到中国空气能源钻研与倒退核心、中国空气动力学会理事长、中国科学院院士唐志共、西湖大学讲席传授崔维成、浙江大学航空航天学院副院长王顶峰、西北工业大学长江学者特聘传授、智能空气动力学专业组主任张伟伟进行致辞。
在会议主会场上，上海交通大学刘应征传授、中国空气能源钻研与倒退核心钱炜祺研究员、浙江大学高琪传授、上海交通大学徐辉传授、中国科学院力学研究所杨晓雷研究员、北京航空航天大学潘翀传授、哈尔滨工业大学 Bernd Noack 传授、浙江大学罗坤传授、西湖大学范迪夏传授，中国科学院计算技术研究所贾伟乐研究员、北京大学赵耀民传授、浙江大学谢芳芳传授和百度飞桨周旷野博士进行了主题演讲，论述了对智能流体力学倒退的观点和科研停顿。在会议分会场上，来自海内外高校科研院所的老师就“智能水动力学”“智能空气动力学”“智能流体试验与智能实践”三个方向进行了 28 场精彩纷呈的报告。
会议间歇期间西湖大学范迪夏传授举办了一场沙龙，大家对智能流体力学的将来倒退、学科建设、人才培养等议题进行了探讨。会后大家还参观了西湖大学校园和范迪夏传授的流体智能与信息化实验室，并进行了深刻的交换。
主题分享，赛桨 PaddleScience 最新科研停顿
作为百度飞桨 AI for Science 团队的代表，周旷野博士做了主题为“基于 PINN 的转子间隙定常 Taylor-Couette 涡模仿”的报告。PINN 是一种基于神经元网络求解偏微分方程的一种办法。
本报告中，咱们介绍了基于飞桨自研套件赛桨 PaddleScience 搭建的多工况 Multi-Operation Condition PINN (mocPINN) 模型，实现不依赖任何先验数据（仿真和试验数据），仅依赖流体力学 Navier-Stokes 方程，求解低雷诺数下的一种 Taylor-Couette 涡模式——Couette 流。mocPINN 通过学习肯定雷诺数范畴内无限个工况的 Taylor-Couette 涡（训练过程），就能够预测这个雷诺数范畴内任意工况的流动（推理过程），证实该模型具备较好的泛化性，并且能够预计 mocPINN 在多工况计算耗时上会优于 CFD 求解，因为 CFD 多工况求解耗时是线性叠加的，而 mocPINN 是同步求解多工况问题，这与主会场上浙江大学罗坤传授的观点相互印证。
诚然，对于高雷诺数的 Taylor-Couette 涡模式，比方 Steady Taylor Vortex，mocPINN 办法还无奈学习到其中特地简单的二次流景象（二次流速度远远小与支流速度），阐明 PINN 办法自身在求解特地简单的流动景象上还存在一些挑战。将来咱们期待与企业、高校、科研院所以及超算等搭档，通过 AI for Science 共创打算，解决这类难题，携手独特建设基于飞桨的 AI for Science 畛域顶尖开源我的项目，打造沉闷的前瞻性的 AI for Science 开源社区，建设产学研闭环，推动科研翻新与产业赋能。
交换探讨，共建科研生态
西方理工大学、中国科学院院士陈十一，浙江大学、中国科学院院士杨卫，在西湖大学讲席传授崔维成和特聘研究员范迪夏的陪同下，理解了百度飞桨 AI for Science 的状况。
本次会议不仅是一个学术交流的机会，更是一个汇聚学术精英的盛会，泛滥高校科研院所的学者与百度飞桨团队一起，独特探讨了智能流体力学学术问题和倒退。本次大会上，各位学者专家展现了他们在流体力学畛域联合人工智能和深度学习技术所发展的最新研究成果。与会者们独特就智能流体力学的前沿倒退进行了深刻的探讨，分享彼此的教训和观点。
飞桨作为一个反对科技倒退和翻新的开源平台，提供了各种深度学习和人工智能工具和资源。百度飞桨大力支持了本次大会，帮忙参会师生更加深刻理解各种互动技术和学术倒退。飞桨也期待将来与中国力学学会、中国空气动力学会、西湖大学、浙江大学等诸多高校科研院所一道，独特夯实 AI for Science 的将来。
产品基石，飞桨 AI for Science
百度飞桨（PaddlePaddle）将 AI 办法利用于典型的迷信与工程畛域，促成数学、物理、化学、生物等多个学科的穿插交融。目前针对通用物理迷信、生物计算、量子机器学习畛域公布了赛桨
PaddleScience、螺旋桨 PaddleHelix、量桨 Paddle Quantum 工具，并全量适配深度学习科学计算工具 DeepXDE，提供数据驱动、数理交融等多种 AI for Science 办法模型，提供简单形状障碍物绕流、构造应力应变剖析、设施对流散热、资料分子模仿等丰盛畛域算例，广泛支持 AI+ 计算力学、生物计算、量子计算等前沿方向的科研和产业利用。
其中 AI for Science 工具组件赛桨 PaddleScience，是国内首个基于 AI 框架的公开且可利用于计算流体力学（CFD）畛域的工具，提供端到端的利用 API，重点围绕高水平科研活动场景，解决重大科研问题。
将来，飞桨 AI for Science 将一直加大技术支持，为人工智能与力学科研倒退赋能，汇聚科研成果、人才资源、产品翻新，为 AI for Science 的倒退提供松软力量。
拓展浏览
飞桨科学计算实训示例
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public?to…
相干地址
1. 飞桨 AI for Science 共创打算
https://www.paddlepaddle.org.cn/science2. 飞桨 PPSIG-Science 小组
https://www.paddlepaddle.org.cn/specialgroupdetail?id=93. 飞桨 PaddleScience 工具组件
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience