Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
MindScience — это инструментарий для научных вычислений, основанный на фреймворке MindSpore, который включает ведущие наборы данных, фундаментальные модели, предварительно обученные точки контроля, высокоточные модели и пред- и пост-обработочные инструменты, что ускоряет разработку приложений для научных вычислений.
Интеграция AI с научными вычислениями, известная как AI + научные вычисления, заключается в использовании технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и глубокое обучение, для практических вычислений и анализа научных проблем. Эта комбинация позволяет научным вычислениям выходить за рамки традиционных математических моделей и алгоритмов, используя мощные вычислительные возможности AI для исследования неизвестных территорий, повышения вычислительной эффективности и точности. Вычислительная мощность AI + научных вычислений в основном поддерживается большим объемом данных и оптимизацией алгоритмов. Через непрерывное обучение и улучшение AI становится лучше подготовленным для решения сложных задач научных вычислений.
Тьюринг-полная, в контексте теории вычислимости, означает, что набор правил для манипулирования данными (например, наборы команд, языки программирования, клеточные автоматы и т. д.) может вычислить любой результат, когда они следуют в определенной последовательности. У неё есть следующие характеристики:
MindEarth предоставляет несколько моделей прогнозирования погоды среднего срока, которые улучшают точность прогнозирования более чем в 1000 раз по сравнению с традиционными моделями; также включает модели прогнозирования осадков и модели суперразрешения цифровых высотных моделей. MindEarth также предоставляет набор данных ERA5, набор данных эхолота радара и набор данных высокого разрешения цифровых высотных моделей, поддерживающие обучение и оценку моделей прогнозирования, среднего срока и других.
На основе этих функций и наборов данных, MindEarth успешно вывел ряд значимых достижений. Он интегрирует модели прогнозирования погоды с использованием SOTA многомасштабных данных, значительно улучшая скорость предсказания.### MindFlow MindFlow — это набор решателей вычислительной гидродинамики, который поддерживает AI-симуляцию жидкости, основанную на физике, данных и фузии данных и механизмов; он интерфейсируется с внутренним решателем CFD PHengLei, обеспечивая связь между AI и традиционными решателями гидродинамики; он имеет встроенный дифференцируемый решатель CFD, реализующий дифференцирование от входа до выхода для симуляций поля жидкости.MindFlow предоставляет общие наборы данных, такие как поле потока профиля крыла и турбулентность, и поддерживает обучение и оценку моделей AI-симуляции жидкости. На основе этих функциональных возможностей и наборов данных, MindFlow успешно вывел ряд значимых достижений, включая сотрудничество с Китайским корпоративным предприятием по производству коммерческих самолетов, выпуск AI-моделей гидродинамического моделирования "DongFang·Yufeng" и "DongFang·Yifeng", сокращение времени гидродинамического моделирования крыла с часов до секунд, и помощь в запуске отечественного самолета. Также было сотрудничество с Северо-Западным политехническим университетом, выпуск AI-модели "QinLing·AoXiang", достигнувшей высокоточной сопряженной моделирования AI-модели турбулентности.
MindElec — это набор инструментов для вычислительного электромагнитного моделирования, поддерживающий построение и преобразование данных, вычисления моделирования, визуализацию результатов и полный цикл AI-моделирования электромагнитных процессов. Он достиг технического прорыва в моделировании мобильных телефонов, обеспечивая точность моделирования, сравнимую с традиционными программами научных вычислений, и улучшение производительности в 10 раз.MindElec поддерживает построение геометрии в режиме CSG (Constructive Solid Geometry), включая операции пересечения, объединения и вычитания структур, таких как прямоугольники и круги, а также эффективное преобразование тензоров данных CST и STP.
На основе этих функциональных возможностей и наборов данных, MindElec успешно достиг ряд значимых результатов. Он сотрудничал с лабораторией Huawei Noah’s Ark для реализации полного цикла дифференцируемого FDTD (Finite-Difference Time-Domain), и это было подтверждено в сценариях, таких как патч-антенна, патч-фильтр и двумерное электромагнитное обратное моделирование. Также MindElec сотрудничает с Южно-Восточным университетом для выпуска AI-модели "Jinling·Electromagnetic Brain", которая улучшила эффективность моделирования антенного массива более чем в 10 раз, и эффективность увеличивалась еще больше по мере увеличения размера массива.
MindChemistry — это набор инструментов для вычислительной химии, поддерживающий многомодульные, многомасштабные задачи AI+химии моделирования, и направлен на обеспечение эффективной интеграции AI и исследований в области химии.MindChemistry имеет встроенный изометрический вычислительный модуль, который значительно повышает эффективность представления данных и обучения моделей для научных сценариев. MindChemistry также предоставляет наборы данных rMD17 и другие часто используемые наборы данных в отрасли, поддерживает генерацию молекул и обучение и оценку моделей прогнозирования, а также предоставляет интерфейсы и возможности, такие как изометрическое вычисление, оптимизатор высокого порядка и другие.На основе этих функций и наборов данных MindChemistry успешно достигло ряда значимых результатов. Он подключается к современным моделям генерации и прогнозирования молекул и реализует эффективное проектирование материалов и прогнозирование свойств молекул с использованием ИИ в области химии.
MindSPONGE — это инструментарий вычислительной биологии, поддерживающий высокопроизводительные, модульные, конечные вычисления с обратной связью, архитектуру, ориентированную на ИИ, для молекулярного моделирования, генерации MSA, обучения и вывода модели складывания белков, оценки структуры белка, анализа данных NMR и других базовых функций.
MindSPONGE предоставляет набор данных предсказания структуры белка на миллион уровнях с высокой охватностью и разнообразием — PSP, который поддерживает обучение и вывод модели структуры белка.На основе этих функций и наборов данных MindSPONGE успешно достиг ряда значимых результатов. В их числе — сотрудничество с командой профессора Яйкина Гао по созданию программного обеспечения для молекулярного моделирования, поддерживающего дифференциальное программирование и высокопроизводительное моделирование; выпуск конечного инструмента предсказания структуры белка MEGA-Protein, который поддерживает высокопроизводительное и высокоточное предсказание структуры белка; и автоматический анализ данных спектроскопии NMR с использованием FAAST, что сокращает время анализа данных NMR с месяцев до часов.### SciAI SciAI — это библиотека моделей с более чем 60 встроенными наиболее часто используемыми и цитируемыми моделями AI4Science, охватывающими от физически информированных (PINNs, DeepRitz, PFNN и т.д.) до нейронных операторов (FNO, DeepONet), занимающая первое место в мире по охвату, и предоставляющая разработчикам и пользователям высокоуровневые API, что позволяет немедленной развертке.
<! DOCTYPE html>
```markdown
Примечание: В данном случае, поскольку текст содержит пути к изображениям, которые включают названия организаций на китайском языке, эти названия остаются без изменений. |
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )