PaddlePaddle/PaddleScience

何を解決するか

PaddleScience は、物理学、化学、気象学における複雑な問題を解決するための科学計算スイートです。微分方程式の解法や物理系のシミュレーションという課題に、深層学習と科学的法則を組み合わせることで対応します。

動作方法

PaddlePaddleフレームワークに基づき、自動（高階）微分と深層ニューラルネットワークを活用しています。このスイートは3つの主要な解法アプローチをサポートしています：

• 物理駆動型：物理法則をモデルのガイドとして利用（例：PINNs）。
• データ駆動型：データセットから直接パターンを学習。
• 物理-データ統合型：物理的メカニズムとデータを組み合わせて精度を向上。

また、sympyライブラリとの統合により、記号的方程式表現をサポートし、複雑なSTLジオメトリのサンプリングやさまざまな境界条件（ディリクレ、ノイマン、ロビン）を扱えます。

対象ユーザー

科学計算、流体工学、構造解析、材料科学、気象学の研究者やエンジニアで、AIを用いてシミュレーションを加速したり、逆問題を解きたい人向けです。

特徴

• 広範な分野カバー：流体、構造、天気予報の分野で20以上の事例を含む。
• 科学的ツールキット：sympyを介した記号計算と複雑なSTLジオメトリ操作をサポート。
• 柔軟な解法選択：完全にデータ駆動型、完全に物理駆動型、またはハイブリッドアプローチの選択が可能。
• 研究効率化：実験のソースコード追跡機能とワンクリックで並列実験を開始できる機能を備えています。