PaddlePaddle/PaddleScience

解決的問題

PaddleScience 是一個專為解決物理學、化學與氣象學中複雜問題而設計的科學計算套件。它透過結合深度學習與科學定律，應對求解微分方程與模擬物理系統的挑戰。

運作方式

基於 PaddlePaddle 框架建構，利用自動（高階）微分與深度神經網絡。該套件支援三種主要求解方法：

• 物理驅動型：利用物理定律引導模型（例如 PINNs）。
• 資料驅動型：直接從資料集中學習模式。
• 物理-資料融合型：結合物理機制與資料以提升準確度。

同時也與 sympy 套件整合，支援符號方程式表示，並支援複雜的 STL 幾何取樣與多種邊界條件（狄利克雷、諾伊曼、羅賓）。

適用對象

適用於希望使用 AI 加速模擬或求解逆問題的科學計算、流體力學、結構分析、材料科學與氣象學領域的研究人員與工程師。

主要特色

• 廣泛領域涵蓋：涵蓋流體、結構與天氣預報等領域的 20 多個案例。
• 科學工具支援：透過 sympy 支援符號計算，以及複雜 STL 幾何運算。
• 靈活求解方式：提供純資料驅動、純物理驅動或混合方法的選擇。
• 研究效率提升：具備實驗原始碼追蹤與一鍵平行實驗啟動功能。