在工程和科學領域，偏微分方程扮演著舉足輕重的角色。在一項最新研究中，美國約翰斯·霍普金斯大學科學家開發出一款名為“微分映射算子學習”（DIMON）的新人工智能（AI）模型，其能在個人電腦上解出復雜的偏微分方程，速度比以往快數千倍，有望在航空航天、汽車和醫學等領域“大顯身手”。相關論文發表于9日出版的《自然·計算科學》雜志。
偏微分方程是常見的數學難題。人們借助這些方程，將現實世界的場景轉化為數學模型，以預測物體或環境未來可能出現的變化。例如，工程師用其來設計更安全的汽車、更具彈性的航天器以及更堅固的橋梁；醫生則用其來更準確地預測心臟問題。
在一項演示中，團隊利用偏微分方程來研究心律失常。當心臟因電信號紊亂而出現不規則跳動時，就會發生心律失常。他們在1000多個真實患者的數字心臟模型上，測試了DIMON的性能。結果顯示，該模型準確預測了不同心臟結構中的電信號通路，為治療心臟病提供了有力支持。
以往解決方案速度較慢。從掃描患者心臟、求解偏微分方程，到預測患者心源性猝死的風險并提出最佳治療方案，大約需要一周時間。而DIMON則將計算時間從數小時縮短到30秒，極大加快了心臟病預測的速度。
研究團隊強調，DIMON使用AI來預測物理系統在不同形狀下的行為，幾乎可解決科學或工程領域的任何問題，例如碰撞測試、骨科研究等領域涉及的多種幾何形狀的偏微分方程，以及與形狀、力和材料變化相關的復雜問題。
在工程和科學領域，偏微分方程扮演著舉足輕重的角色。在一項最新研究中，美國約翰斯·霍普金斯大學科學家開發出一款名為“微分映射算子學習”（DIMON）的新人工智能（AI）模型，其能在個人電腦上解出復雜的偏微分方程，速度比以往快數千倍，有望在航空航天、汽車和醫學等領域“大顯身手”。相關論文發表于9日出版的《自然·計算科學》雜志。
偏微分方程是常見的數學難題。人們借助這些方程，將現實世界的場景轉化為數學模型，以預測物體或環境未來可能出現的變化。例如，工程師用其來設計更安全的汽車、更具彈性的航天器以及更堅固的橋梁；醫生則用其來更準確地預測心臟問題。
在一項演示中，團隊利用偏微分方程來研究心律失常。當心臟因電信號紊亂而出現不規則跳動時，就會發生心律失常。他們在1000多個真實患者的數字心臟模型上，測試了DIMON的性能。結果顯示，該模型準確預測了不同心臟結構中的電信號通路，為治療心臟病提供了有力支持。
以往解決方案速度較慢。從掃描患者心臟、求解偏微分方程，到預測患者心源性猝死的風險并提出最佳治療方案，大約需要一周時間。而DIMON則將計算時間從數小時縮短到30秒，極大加快了心臟病預測的速度。
研究團隊強調，DIMON使用AI來預測物理系統在不同形狀下的行為，幾乎可解決科學或工程領域的任何問題，例如碰撞測試、骨科研究等領域涉及的多種幾何形狀的偏微分方程，以及與形狀、力和材料變化相關的復雜問題。
本文鏈接：AI求解偏微分方程較以往快數千倍http://www.lensthegame.com/show-2-9764-0.html
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