加入科学计算 SIG，挑战最前沿的 AI+Science 研发与创新

科学计算模型主要来自于物理学、化学、生物学、材料科学，比如牛顿方程、空气动力学、弹性力学、电磁场理论、量子力学等等，科学计算的方法就是求解这类问题中的控制方程。但这类问题一般都维数高、时间长、跨尺度、需要处理大量计算的问题。而借助于深度学习的巨大优势，可以将处理数学计算的方法和处理物理数据的方法结合起来，来解决上述问题，这就是「AI for Science」。

PaddleScience 就是基于飞桨深度学习框架的 AI for Science 套件，目前已发布了 v0.1 版本，包含物理信息神经网络(PINN)以及数据驱动的傅里叶神经算子学习方法（FNO），解决传统数值计算方法维度灾难以及计算慢的问题，旨在服务科学创新、支持大规模科学计算与工程问题，应用于智能制造、工程计算、材料科学、生命医药等应用场景。

在底层核心框架层面，飞桨通过支持高阶自动微分，包含 Jacobian/Hessian/傅里叶变换等科学计算 API，来支持快速求解高阶偏微分方程。在套件层面，PaddleScience 提供泛化的微分方程接口，如 Navier-Stokes equation，并提供计算流体力学领域的方腔流、达西流等简单算例。

科学探索路漫漫而修远兮，我们希望通过特殊兴趣小组的形式，召集一些志同道合的小伙伴们，一起来完成框架开发、套件模型算法共建、论文复现等工作，一起挑战最前沿的 AI+Science 技术研发与科研创新，聚焦科研创新与业务应用落地，从而帮助更多的开发者在后续套件的使用上降低使用工具的难度。

PPSIG-PaddleScience 期待凝聚更多力量，只要你热爱 Coding、认可开源理念、并愿意为 PaddleScience 的发展贡献你想法和代码，我们真诚期待你的加入，共同书写 AI for Science 的新篇章。

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PaddleScience 使命

PPSIG-PaddleScience 围绕科学计算方法进行持续性的研究、开发与优化工作，结合 AI 的方法基于飞桨框架进行功能或应用的开发，并配合项目落地打造各个学科及工程领域新方法。PaddleScience 期待有探索和创新精神的你，加入我们，致力于将 AI 真正赋能于科研和产业，引领科学计算走向新的变革。

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PaddleScience 主要工作

1. 航空航天、工业智能制造等场景的方程反演问题；

2. 航空超音速流场仿真；3. 船舶 3D 圆柱绕流以及高雷诺数大涡模拟；4. 分子动力学模拟在生物蛋白分子以及能源材料的应用；5. AI+科学计算任务在超算以及 GPU 等大规模硬件集群上的高性能计算和分布式并行；6. AI+科学计算高阶自动微分、编译器等功能补齐、性能调优。

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PaddleScience 期待你

1. 对 AI+科学计算有浓厚的兴趣，想在此进行更多的拓展；

2. 在流体力学、气动力学、分子动力学、能源材料等各种领域有相应专业知识；3. 对 AI 及深度学习有了解，对代码实现有一定的工程能力；4. 热爱开源，遵守社区运营规则；5. 在承担小组任务中有责任心，并有积极探索未知的心态。

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PaddleScience 协作方式

协作平台：小组将通过 GitHub Issue 维护需求池，推动方案设计，并使用 GitHub 项目开发进度。PPSIG-PaddleScience 小组成员基本信息以及最新项目进展也会在 PPSIG-PaddleScience 仓库同步更新。

沟通机制：组内成员采用微信进行日常沟通，通过小组讨论会的形式，进行源码阅读、项目进展同步、技术方案探讨、复盘疑难问题等活动。

参与收获

能力提升

PPSIG-Science 小组内将开展技术分享及代码评审活动，鼓励组内成员之间相互学习进步、交流切磋，共同探索硬核的前沿技术。同时，组内也将提供技术培训与指导，帮助开发经验较少的成员提升代码编写水平与解决问题的能力。

成就 &个人品牌所有贡献者均可在所贡献的技术文章或代码文件中永久署名，并获得由社区赠予的纪念礼物，贡献者将被记录在文档中并向全社区公开。对于优秀贡献者，其工作成果、成员风采将以专题采访、特邀演讲等形式在飞桨社区内传播。

加入方式

PPSIG-Science 欢迎你为项目的发展做出贡献，贡献形式包括但不限于撰写技术文章、完善项目文档、修复 Bug 或开发新功能等。

真诚期待你的加入！感兴趣的小伙伴请点击“阅读原文”填写申请表单，后续将有工作人员联系您。