PaddlePaddle/PaddleScience

PaddleScience is SDK and library for developing AI-driven scientific computing applications based on PaddlePaddle.

What it solves

PaddleScience は、物理、化学、気象分野の複雑な問題を解くために設計された科学計算スイートです。深層学習と従来の科学原理を組み合わせることで、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取り組み、従来の数値手法だけに比べて、より効率的かつ柔軟なモデリングを実現します。

How it works

PaddlePaddle フレームワーク上に構築されており、深層ニューラルネットワークと自動（高次）微分を利用して解を計算します。主に以下の 3 つの解法手法をサポートしています：

  1. Physics-Driven：物理法則やメカニズムを学習プロセスに組み込む（例：PINNs）。
  2. Data-Driven：既存データセットからの教師あり学習で結果を予測する。
  3. Hybrid (Physics-Data Fusion)：物理メカニズムとデータの両方を組み合わせ、精度とロバスト性を向上させる。

また、sympy ライブラリを統合し、記号方程式の表現を可能にし、さまざまな境界条件（Dirichlet、Neumann、Robin）や STL ファイルによる複雑なジオメトリのサンプリングをサポートします。

Who it’s for

科学計算、計算物理、流体力学、材料科学、気象学の研究者やエンジニアを対象としており、AI を活用してシミュレーションを加速したり、逆問題を解決したりしたい方に最適です。

Highlights

  • Broad Application Range：流体、構造、天気予報など 20 以上のケースを網羅。
  • Flexible Solving Modes：純粋な物理駆動、純粋なデータ駆動、ハイブリッドの各アプローチをサポート。
  • Advanced Geometry Support：単純から複雑な STL ジオメトリまで扱い、ブール演算も可能。
  • Research Efficiency Tools：実験コードのトラッキングとワンクリックでの並列実験起動機能を搭載。
  • Symbolic Integration：sympy を用いて方程式の表現と連立方程式の解法を実現。