AI for Science

通过PINN方法，可以对整个单信息传播的过程进行建模。建模过程中主要想获得舆论传播某条信息的未来发展趋势，这一行为对于探索传播规律、舆情信息的监控和治理等大有裨益。

7月13日，飞桨携手人工智能科学计算领域（AI for Science）头部专家学者、高校和科研机构老师，以及相关行业从业者在上海百度飞桨赋能中心举办了飞桨科学计算线下交流会。

飞桨框架通过全量支持开源科学计算工具DeepXDE以及对大量科学领域论文代码的重构，进一步完善了飞桨科学计算的机制，并形成了赛桨PaddleScience v1.0的四大特色能力。

随着深度学习不断驱动技术创新，人工智能科学计算迈向高质量发展道路。百度飞桨作为科学计算的坚定支持者，计划于7月13日举办飞桨科学计算线下交流会。

5月19-21日，第一届全国数据驱动计算力学研讨会在大连召开。会议聚焦“数据驱动计算力学与工程科技前沿”，共吸引了400多位来自全国各地高校与企业的老师与学生参会。

5月20-21日，第四届全国智能流体力学研讨会暨第二届智能流体力学产业联合体大会在西湖大学召开，百度飞桨为本次大会协办方。

4月15日，第 26 届香港力学学会年会暨第 18 届沪港力学论坛在香港理工大学召开。此次会议由香港力学学会、上海市力学学会、香港理工大学和香港科技大学联合主办，百度飞桨独家合作，为一直在力学及相关领

百度与西安交通大学的研究人员一起，利用飞桨框架和科学计算工具组件PaddleScience，首次实现了基于物理信息约束神经元网络（PINN）方法，利用极少量监督点模拟二维非定常不可压缩圆柱绕流。

主要介绍基于飞桨动态图模式对 DeepXDE 中 PINN 方法用例实现、验证及评估的具体流程，同时提供典型环节的代码，旨在帮助大家更加高效地基于飞桨框架进行科学计算用例建设与调试。

本期我们聚焦结构领域中的“高阶”物理机理，向大家说明飞桨如何利用“高阶自动微分算子”处理结构领域中的经典问题。

赛桨 PaddleScience v1.0 Beta 包含了如下三方面的重要发布： 丰富的场景案例、API升级更新以及框架技术创新

作为首个“人机共创大会”，百度Create AI开发者大会（下称“Create大会”）应用AIGC（利用AI技术自动生成内容的生产方式），飞桨平台如何践行基础科学、基础研究和底层技术的百度两基一底理念

AI+Science专栏由百度飞桨科学计算团队出品，给大家带来在AI+科学计算领域中的一系列技术分享，欢迎大家关注和积极讨论，也希望志同道合的小伙伴加入飞桨社区，互相学习，一起探索前沿未知。 作为系列

AI for Science被广泛认为是下一代科研范式，可以有效处理多维度、多模态、多场景下的模拟和真实数据，解决复杂推演计算问题，加速新科学问题发现 。

飞桨科学计算套件赛桨PaddleScience底层技术依赖飞桨核心框架。为了有力地支撑科学计算任务高效训练与推理，飞桨核心框架在自动微分、编译器、执行器和分布式等多方面分别进行了技术创新。

AI技术在跨学科融合创新方面扮演着日益重要的角色，特别是在Al for Science领域，AI技术的发展为跨学科、跨领域的融合创新带来了巨大的机会。