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基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
人工智能驱动模拟器的兴起：构建新的水晶球
人工智能驱动的模拟器的兴起：构建新的水晶球 计算社区联盟 (CCC) 四年期论文 Ian Foster（芝加哥大学）、David Parkes（哈佛大学）和 Stephan Zheng（Salesforce AI Research） 五十年前，天气预报员努力预测明天的天气是否与今天相同。如今，天气预报通常可以准确预测未来一周或更长时间，让个人和社会能够为不再不可预见的事情做好准备。这种显著的转变在很大程度上归功于计算机，尤其是计算模拟的兴起，这是一种使用计算机预测复杂系统未来状态的方法。模拟最初是在第二次世界大战的最后几天为军事目的而开发的，现在已遍布人类社会和经济领域，为决策者提供了一个非凡的水晶球，不仅可以预测下周的天气，还可以预测飞机在不同天气模式下飞行时的表现、新药对新疾病的有效性以及未来电池中新材料的行为。计算机模拟是在计算机上执行的数学建模过程，旨在预测现实世界或物理系统的行为或结果。 1 模拟通常通过将空间（例如北美）划分为多个小单元来配置，每个小单元保存一组值（例如温度和压力）以及一组本地规则，用于更新下一个时间步骤的单元（例如，基于单元和相邻单元的当前温度和压力，一分钟后的温度/压力）。模拟运行以测量的输入（温度/压力）为种子，并反复应用其规则来随时间更新模拟系统。更准确的输入数据、更小的单元和更好的规则可以实现更高保真度的模拟（例如，下周而不是明天的良好天气预报）。计算机模拟的使用现在在社会上如此普遍，毫不夸张地说，美国和国际的持续繁荣、安全和健康在一定程度上取决于模拟能力的持续改进。如果我们能够预测两周后的天气，指导新病毒性疾病新药的设计，或者管理将生产成本和时间降低一个数量级的新制造工艺，情况会怎样？如果我们能够预测人类的集体行为，例如，在自然灾害期间对疏散请求的响应，或劳动力对财政刺激的反应，情况会怎样？ （另请参阅 CCC Quad 关于疫情信息学的配套论文，其中讨论了
模拟自动环境DNA采样器/ ... div>
项目建议中所述的目标是（i）模拟自动环境DNA（EDNA）采样器/分析仪和（ii）Edna与成像数据的交叉引用。但是，在项目计划期间，这些目标经过修改以适应现场和实验室后勤的可能性。焦点是朝着比较主动和被动的EDNA采样方法的转移，以比较它们在从环境中捕获鱼DNA的有效性。通过过滤海水将短期目标确定为主动样品收集，并通过部署和检索被发行和“自制”设备的被动采样器来收集被动样本。为了比较方法，从样品中提取Edna并使用实时定量PCR（QPCR）测定法进行扩增，以验证FISH DNA的存在和数量。该项目的媒介和长期目标包括用于主动和被动EDNA采样的有效抽样方案的定义，以及提供采样方法在描述当地物种丰富度/生物多样性方面更有效的建议。这些
支持飞行测试的模拟 - DTIC
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统，推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然，从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加，给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来，模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高，模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商，无论是商用还是军用，都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年，世界各地都会举办数十场研讨会和会议，讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展，模拟领域也随之不断扩大。不幸的是，很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
指南 - 人工智能驱动的商品组合模拟将如何改变商品组合规划
借助 AI，您可以模拟不同的换货或流失率，并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化（即添加新商品与删除旧的低效 SKU）的盈亏平衡点。
BSA构建模拟应用程序
洛雷托的萨曼莎，亚历山德罗·里奇特利（Alessandro Ricciutelli），塞尔吉奥·蒙特帕雷（Sergio Montelpare）219 219声学压力源对教育环境中对神经介绍者个人Marco Caniato的影响伊拉里亚。 LOMBARDI，GIOVANNI AMADASI，路易吉Guerriero 129 Bejaia（Algeria）吉诺·伊安娜斯（Giniel Saidan）区域剧院的声学校正，Heniel Saidan 131声学改善了Benevento Gino Iannace Opera的声学改进TechPark）建筑绩效模拟：做正确的事情或做正确的事情？Ardeshir Mahdavi -TechnischeUniversitätGraz