Talk预告 | 中国科学院胡佩炎:真实与仿真数据配对的 AI for PDEs 基准与数据集

Talk·信息

主题：真实与仿真数据配对的 AI for PDEs 基准与数据集

嘉宾：中国科学院数学所·博士生 - 胡佩炎

时间：北京时间4月15日(周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

Talk·介绍

AI 社区已经渐渐关注到，AI 的下半场是评估方式的改进，而对于 AI for PDE 的下半场，我们就社区存在已久的真实实验数据缺失的问题，提出了第一个仿真数据与真实数据配对的 Benchmark，该工作获得了 ICLR Oral。

具体来说，我们提出的 RealPDEBench 主要包含：736 组真实 + 仿真配对数据，覆盖圆柱绕流、燃烧反应等 5 大核心物理场景，每组都有 2000 + 帧轨迹，参数覆盖全面；3 种训练模式：纯仿真训练、纯实测数据训练、仿真预训练 + 实测微调；8 个双轨评估指标：既有 RMSE 这类数值指标看精度，也有动能误差、频率误差等物理指标保规律；10 个现成基线模型 + 开源代码框架，包括基础模型 DPOT，经典的 Neural Operator，基于 Transformer/Diffusion 的模型等等。

Talk大纲

1. 背景介绍：AI for PDEs 领域的现状与过去的主要工作。
2. 研究动机：社区内真实数据的缺失以及落地困难。
3. 贡献：提出的 RealPDEBench 的亮点与重要性。
4. 总结展望：RealPDEBench 对未来 Sim2Real、真实场景应用等场景的启发。

Talk·预习资料

[1] RealPDEBench: A Benchmark for Complex Physical Systems with Real-World Data
论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.01829
项目主页：https://realpdebench.github.io/

[2] Wavelet Diffusion Neural Operator
论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.04833

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Talk·嘉宾介绍

胡佩炎

中国科学院数学所·博士生

胡佩炎是中国科学院数学所博士四年级的学生，导师为马志明院士。她本科就读于中国科学院大学，主修专业为数学与应用数学，次修专业为计算机科学与技术。她的研究方向包括，将AI技术应用于复杂物理系统的预测和控制，扩散模型在视觉与语言中的应用等。她曾在 ICLR、NeurIPS、ICML 等A类人工智能顶会上发表多篇第一及共同第一作者的文章，并且一作文章曾获得过 ICLR Oral 等奖项。她曾获得过中国科协青年科技人才培育工程博士生专项、博士国家奖学金、北京市优秀本科毕业生、本科国家奖学金等荣誉。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=46391