本期為TechBeat人工智能社區(qū)第478期線上Talk！

北京時(shí)間3月8日(周三)20:00，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士后——吳泰霖的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是:?“學(xué)習(xí)可控的自適應(yīng)多分辨率物理仿真”，屆時(shí)將分享其提出的第一個(gè)能夠同時(shí)學(xué)習(xí)物理系統(tǒng)的演化和優(yōu)化空間分辨率的深度學(xué)習(xí)代理模型，在多分辨率物理模擬中實(shí)現(xiàn)模擬準(zhǔn)確度和計(jì)算成本的可控的權(quán)衡。此工作被接收為ICLR 2023 spotlight。

Talk·信息

主題：學(xué)習(xí)可控的自適應(yīng)多分辨率物理仿真

嘉賓：?斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士后 吳泰霖

時(shí)間：北京時(shí)間?3月8日?(周三) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介紹

在科學(xué)和工程（物理，流體力學(xué)，材料，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)）中，很多系統(tǒng)都具有多分辨率特性：系統(tǒng)的一小部分非常動(dòng)態(tài)，需要非常細(xì)致的分辨率才能準(zhǔn)確模擬，而系統(tǒng)大部分變化緩慢，如果用單一分辨率需要大量的計(jì)算成本。我們提出第一個(gè)能夠同時(shí)學(xué)習(xí)物理系統(tǒng)的演化和優(yōu)化空間分辨率的深度學(xué)習(xí)代理模型，實(shí)現(xiàn)模擬準(zhǔn)確度和計(jì)算成本的可控的權(quán)衡。

• 物理仿真中的多分辨率問(wèn)題

• LAMP方法: 學(xué)習(xí)可控的自適應(yīng)多分辨率物理仿真

• 實(shí)驗(yàn)：在偏微分方程和基于網(wǎng)格的仿真中，LAMP和基線方法的比較

  
  

Talk·提問(wèn)交流

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Talk·嘉賓介紹

吳泰霖，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的博士后研究員，由Jure Leskovec教授指導(dǎo)。他從麻省理工物理學(xué)博士畢業(yè)，其畢業(yè)論文主題為AI for Physics and Physics for AI，本科畢業(yè)于北京大學(xué)。他的研究興趣為AI+Science，包括開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于大規(guī)?？茖W(xué)和工程模擬，開(kāi)發(fā)神經(jīng)符號(hào)方法用于科學(xué)發(fā)現(xiàn)，以及由科學(xué)問(wèn)題啟發(fā)的表示學(xué)習(xí)（運(yùn)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息理論和物理等方法）。他的工作發(fā)表在NeurIPS、ICLR、UAI等頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議以及物理學(xué)頂級(jí)期刊上，并被MIT Technology Review報(bào)道。他是美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊（PNAS）、Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Science Advances等期刊的審稿人。

個(gè)人主頁(yè)：https://tailin.org/

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