1月21日 五室第265期研讨会（邀请报告）

　　题  目:  人工智能加速物理系统多分辨率仿真、优化设计和控制

　　报告人：吴泰霖 研究员（西湖大学）

　　主持人：孙有文 研究员

　　时  间： 2025年1月21日（星期二）上午9:00-10:00

　　地  点：8-2楼224会议室

　　摘  要：

　　在本次报告中，我将介绍我在AI加速大规模物理仿真、设计和控制的工作。在科学仿真中，一个关键的挑战是许多系统具有多分辨率的特性。我开发了基于机器学习的代理模型LAMP架构，它使用一个图神经网络学习系统的动力学，另一个图神经网络通过强化学习来实现网格的自适应细化或粗化，实现预测精度和计算效率之间的可控权衡。对于科学和工程中的优化设计和控制问题，我们提出全新生成模型方法，可以将仿真、设计和控制融成同一个任务，通过一个模型一次完成，并能够设计出比训练时更复杂的结构和参数，以及远离训练集分布的控制序列。在设计飞机翼型的实验中，尽管我们的模型只用单个2D翼型与流体的交互数据训练，但其能够设计出比训练中更复杂的多个翼型及其编队以提高升阻比。在控制实验中，我们的方法揭示了“快速闭合-缓慢张开”是高效的水母运动模式，与流体动力学领域的已有发现相一致，相比起深度强化学习展现出独特优势。。

　　报告人简介：

　　吴泰霖，西湖大学工学院人工智能系特聘研究员、博士生导师，西湖大学人工智能与科学仿真发现实验室PI，主持2023年国家海外优青项目。吴泰霖2012年于北京大学物理学院获得学士学位，2019年获得美国麻省理工学院物理学博士学位，2020年-2023年4月在美国斯坦福大学计算机系从事博士后研究。吴泰霖博士研究方向为AI与科学学科交叉的核心、普适问题，开发 AI方法用于科学仿真、设计和发现。吴泰霖的工作正被用于流体、材料等的大规模仿真，以及物理、天文等领域的科学发现中。其工作发表在机器学习顶级会议以及物理学顶级期刊上，并被MIT Technology Review报道。吴泰霖博士也是美国国家科学院院刊（PNAS）、Nature Machine Intelligence、Science Advances等国际综合期刊的审稿人。

　　欢迎感兴趣的老师同学参加！