Kovac

加速科学模拟和设计Kamyar Azizzadenesheli 1，Nikola Kovachki 1，Zongyi li 2，Miguel Liu-Schiaffini

科学发现和工程设计目前受到物理实验的时间和成本的限制，主要是通过需要深入域专业知识的反复试验和直觉选择。数值模拟是物理实验的替代方法，但由于现有数值方法的计算要求，通常对于复杂的现实世界域而言是不可行的。人工智能（AI）通过开发快速数据驱动的替代模型来提出潜在的范式转移。尤其是一个称为神经操作员的AI框架提出了一个原则上的框架，用于在连续域上定义的功能之间学习映射，例如时空过程和部分微分方程（PDE）。他们可以在训练期间看不见的新位置推断和预测解决方案，即执行零拍的超分辨率。神经操作员可以在许多应用中增强甚至替换现有的模拟器，例如计算流体动力学，天气预报和材料模型，而速度更快4-5个数量级。此外，可以将神经操作员与物理和其他领域的约束集成在一起，以获得更高的重点，以获得高保真的解决方案和良好的概括。由于神经操作员是可区分的，因此他们可以直接优化用于反设计和其他反问题的参数。我们认为，神经操作员提出了一种变革性的模拟和设计方法，从而可以快速的研发。