【分享时间】北京时间:7月12日(周三)晚20:00-21:00美东时间:7月12日(周三)早8:00-9:00【分享主题】走向“AI物理学家”,做科学发现和仿真【内容简介】在本次报告中,我将介绍我在开发AI方法用于科学发现和仿真方面的工作。在科学发现中,从多个动力系统中发现简单普适的定律在许多科学学科中都至关重要。我开发了一种“理论学习”范式和方法,融入了物理学家的四种归纳偏置,实验发现它可以在多种环境中发现普适规律,具有更好的准确性、可解释性和采样效率。在科学模拟中,一个关键的挑战是许多系统具有多分辨率。我开发了 LAMP架构,它使用一个图神经网络学习系统的动力学,另一个图神经网络学习网格的粗化或细化,实现预测精度和计算效率之间的可控权衡。【分享嘉宾】吴泰霖,西湖大学工学院AI方向助理教授。本科和博士分别毕业于北京大学和麻省理工学院,博士后在在斯坦福大学计算机系,师从 Jure Leskovec 教授。吴泰霖研究方向为 AI + Science的核心、普适问题:(1)开发机器学习方法用于大规模科学仿真和设计,(2)开发机器学习方法用于科学发现,(3)基于图神经网络和信息论的表示学习。吴泰霖开发图神经网络成数量级地加快了大规模系统的仿真速度;提出了"AI 物理学家”等系列算法发现复杂系统简单规律。在表示学习方面,提出的图信息瓶颈架构大幅提高了图表示学习的鲁棒性。【参与方式】扫描图中二维码,自动获取腾讯会议会议链接(如未收到自动回复,请在企业微信后台,发送“活动报名”,等待工作人员发送会议链接)。
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