隨著深度學(xué)習(xí)不斷驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，人工智能科學(xué)計(jì)算邁向高質(zhì)量發(fā)展道路。百度飛槳作為科學(xué)計(jì)算的堅(jiān)定支持者，計(jì)劃于7月13日舉辦飛槳科學(xué)計(jì)算線下交流會(huì)。本次交流會(huì)以百度飛槳深度學(xué)習(xí)框架為基座，廣泛聯(lián)動(dòng)人工智能科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域頭部專家學(xué)者、高等院校、科研機(jī)構(gòu)和開發(fā)者，搭建科學(xué)計(jì)算從業(yè)者廣泛交流、深度融合的平臺(tái)，討論行業(yè)動(dòng)態(tài)、科研成果、開源建設(shè)等多種議題，全力推進(jìn) AI for Science 建設(shè)與發(fā)展。

在這次交流會(huì)上，我們將向大家介紹飛槳 PaddleScience v1.0 版本。賽槳PaddleScience 是一個(gè)應(yīng)用于科研領(lǐng)域的端到端科學(xué)計(jì)算工具組件，利用飛槳深度學(xué)習(xí)框架的自動(dòng)(高階)微分機(jī)制和高層API，解決物理、化學(xué)、氣象等領(lǐng)域的問題。支持物理機(jī)理驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)理融合三種求解方式，并提供了基礎(chǔ) API 和詳盡文檔供用戶使用與二次開發(fā)。

活動(dòng)詳情

活動(dòng)主題

AI for Science—人工智能加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)與科學(xué)計(jì)算

活動(dòng)時(shí)間

7月13日 14:00-17:00

活動(dòng)地點(diǎn)

上海 · 百度飛槳賦能中心

報(bào)名要求

歡迎從事計(jì)算機(jī)/人工智能或各領(lǐng)域科學(xué)計(jì)算方向的研究人員踴躍報(bào)名

報(bào)告主題

本次線下交流會(huì)我們邀請(qǐng)到國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的科研人員分享他們?cè)谙嚓P(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和研究成果，為大家提供一個(gè)學(xué)習(xí)和深入探討的機(jī)會(huì)。

主題一：飛槳科學(xué)計(jì)算產(chǎn)品報(bào)告

主講人：張艷博，飛槳高級(jí)技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理

演講主題：《飛槳AI for Science領(lǐng)域探索與產(chǎn)品建設(shè)現(xiàn)狀》

報(bào)告簡(jiǎn)介：介紹飛槳AI for Science整體產(chǎn)品建設(shè)情況

主講人：何森森，飛槳工程師

演講主題：《飛槳PaddleScience V1.0功能介紹及使用指南》

報(bào)告簡(jiǎn)介：介紹飛槳AI for Science整體產(chǎn)品建設(shè)情況

主題二：AI for Science學(xué)術(shù)報(bào)告

主講人：孟旭博，2017年博士畢業(yè)于華中科技大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院；2018年-2022年美國(guó)布朗大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系從事博士后研究工作, 合作導(dǎo)師為美國(guó)工程院院士George Em Karniadakis教授；2022年3月至今任華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院數(shù)學(xué)與應(yīng)用學(xué)科交叉創(chuàng)新研究院副教授。主要研究方向?yàn)榭茖W(xué)計(jì)算中的深度學(xué)習(xí)方法。截至目前已在JCP、CMAME、SIAM Review等期刊發(fā)表SCI論文20余篇，谷歌學(xué)術(shù)總引用2600余次，4篇論文入選ESI高被引論文，1篇論文為熱點(diǎn)論文；擔(dān)任JCP、SISC、CMAME、Nat. Comput. Sci .等期刊審稿人。

演講主題：《科學(xué)計(jì)算：融合多保真數(shù)據(jù)的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》

報(bào)告簡(jiǎn)介：機(jī)器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展也影響了物理系統(tǒng)的計(jì)算建模，例如地球科學(xué)和工程學(xué)。通常，復(fù)雜物理系統(tǒng)的優(yōu)化需要大量高保真數(shù)據(jù)集，這可能導(dǎo)致計(jì)算成本過高。另一方面，不充分的高保真數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的近似值和可能的錯(cuò)誤設(shè)計(jì)。多保真度建模已被證明可以通過利用低保真度和高保真度數(shù)據(jù)在不同應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)高精度。在本次演講中，我將介紹一種新開發(fā)的用于多保真度數(shù)據(jù)融合的深度學(xué)習(xí)算法及其在函數(shù)逼近和逆 PDE 問題中的應(yīng)用。

主講人：王韞博，上海交通大學(xué)助理教授，清華大學(xué)博士，CCF優(yōu)博，國(guó)家自然科學(xué)基金原創(chuàng)探索項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺的研究，專注于可微物理模擬、有模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方向，在TPAMI、NeurIPS、ICML、CVPR等CCF-A類期刊和會(huì)議上發(fā)表論文20余篇，2020年入選上海市青年科技揚(yáng)帆計(jì)劃。

演講主題：《世界模型：直覺物理推理與決策》

報(bào)告簡(jiǎn)介：世界模型，是指智能體通過與環(huán)境交互，或通過觀察物理世界的視覺表觀演變，探索和推斷其內(nèi)部動(dòng)力學(xué)模型，構(gòu)建物理世界的可微分模擬器。近十年間，J. Tenenbaum、J. Schmidhuber、Y. LeCun等人分別從貝葉斯認(rèn)知理論、視覺環(huán)境決策、自監(jiān)督學(xué)習(xí)的角度給出了世界模型的不同表達(dá)形式。然而，如何在復(fù)雜的視覺場(chǎng)景中建立有效的世界模型仍然是一項(xiàng)開放課題。本次報(bào)告圍繞世界模型的“觀察”與“交互”兩個(gè)方面，分別介紹“3D逆圖形學(xué)物理推斷”和“基于世界模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”方法，相關(guān)工作分別發(fā)表于2022年的ICML和NeurIPS（Spotlight）。前者為流體動(dòng)力學(xué)模擬提供了一種新思路，后者應(yīng)用于DeepMind Control機(jī)械臂視覺控制任務(wù)和CARLA自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，為當(dāng)前最佳基線模型之一。

主講人：Madeleine Martinsen, Head of R&D Hoist & Underground Mining at ABB?Service. More than 34 years of wide competences from engineering, internal auditing, controlling to management positions within both the Power and Automation Industry at ABB. Including abroad assignments in Germany, Ecuador, USA and Denmark. A trouble-shooter with successful experience from “turning around” businesses. As a person enthusiastic, she is open minded, optimistic, curios, analytic, structured and result oriented. Her driving force is best used within an organisation where daily operational excellence is at focus as for serving customers. Currently focusing on finalizing her PhD with the title ‘Monitoring of airflow and airborne particles, to provide early warning of irrespirable atmospherics conditions’.

主講人：Erik Dahlquist (瑞典皇家工程院院士), Experienced Professor with a demonstrated history of working in the higher education industry. Skilled in Computer Science, Smart Grid,Biomass, Modeling, and Research and Development (R&D). Strong education professional with a PhD focused in Chemical Engineering from Kungliga tekniska h?gskolan.

演講主題：《工業(yè)數(shù)字化：Smart Industries demands Smart Services》

報(bào)告簡(jiǎn)介：The industries production is predicted to completely develop into an autonomous operation in the future. Developing an autonomous manufacturing system can for some industries prove difficult due to inadequate connectivity and non-uniform manufacturing environment. This is the case for the mining business.?

To resolve the connectivity issue, the industries are investing in information system (IS) and information technology (IT), infrastructure to provide connectivity to the overall control system, which will support their digitalization journey. Anyhow, the transition to a fully autonomous mining will not happen over a night. A complete autonomous mining operation will demand solutions that can be trustworthy. Timely detection of faults, which can lead to harmful and dangerous situations, is of the most importance in an autonomous mining operation. Preventing and predicting the need for maintenance will play an important ingredient succeeding.

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