流体力学智能化国际联合研究所与昇思AI for Science团队开展合作研讨

2022年12月8日，昇思MindSpore团队与西北工业大学流体力学智能化国际联合研究所就AI for Science主题展开研讨。昇思社区AI for Science团队的王紫东、刘红升、邓志文和张毅等博士，西北工业大学张伟伟教授、高传强教授、刘溢浪副教授、邬晓敬副教授及大树之家全体同学参与了本次研讨。

本次研讨会旨在探讨科学智能方法与流体力学研究范式融合方法与合作形式，充分发挥双方各自技术优势，助力新场景下的流体力学研究，服务我国航空航天产业。华为昇思团队刘红升博士做了《华为对于科学智能创新和落地的思考和建议》的报告。

刘红升博士从智能赋能科学研究的范式讲起，提出多范式场景融合下的科学研究新场景。利用AI技术来应对科学计算中的挑战已经成为当前发展的新趋势。

昇腾AI率先打造了科学智能的基础软硬件平台，生态全面发展，技术不断升级，为科学研究开展提供更多便利。也开展了围绕海洋气象、生命科学、材料科学、流体力学、计算电磁学等多领域合作，助力人才培养与科研创新。同时梳理了双方已开展的在智能流体计算领域的相关进展，合作构建的湍流机器学习模型已取得较好效果，打造的AI湍流模型与风雷CFD的双向耦合的RANS求解方案实现了分离流下的流场高精度计算，在昇腾服务器上的计算性能提升12%。同时，提出的3D Unet流场快速预测算法与优化设计，实现了百万网格及百万雷诺数工况下的保精度秒级计算。

在人才培养与生态打造方面，双方达成了初步共识，打通宣传发布渠道，共享研究前沿信息，合力推进智能赋能科学研究的发展步伐。将在未来联合多方力量，开展AI for Fluid联合培训，进一步将流体力学的新研究范式纳入高校课程培训体系。发挥双方独特优势，合作组织开展相关竞赛，共建行业研究新生态，促进科研创新内生动力发展。

在科学研究方面，研讨热度更上层楼。基于当前智能流体力学发展的新态势，西工大提出将打造国内首个智能流体力学开源数据平台，对标NASA标准模型数据库，建立湍流机器学习模型的标准数据库。为多行业、多场景的流体力学科学智能研究提供Baseline，迈出构建流体力学智能大模型的第一步。双方也还就基于Euler方程的工程快速求解、降维优化与方程求解方法、数据驱动的流场加速收敛方法以及机器学习的快速伴随优化方法等问题进行了深入探讨，达成了初步合作意向。

本次研讨会双方交流融洽，讨论深入，初步交换了对合作发展的诉求与希望。进一步合作细节也会未来逐步推进落实，相信双方的共同努力下，定能产出推动空天行业发展的新动力，共建智能赋能科学研究的新生态。