随着 AI 技术的快速发展，AI 与科学工程领域正逐渐深度融合，并取得了如 AlphaFold 蛋白质结构预测模型、FourCastNet 气象预测模型等标志性领域应用成果。为了向科研工作者提供强大的技术支持与工具保障，基于飞桨框架开发的 PaddleScience 致力于将 AI 技术应用于科学计算与模拟领域，解决传统科学计算中面临的复杂问题与瓶颈，推动科学研究的深入与发展。
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课程简介
为进一步帮助科研从业者与爱好者了解和使用 AI 技术，将 AI 技术真正应用于学术科研中，百度飞桨团队特别推出《飞桨Al for Science前沿讲座》系列课程，旨在为广大的老师与同学提供一个多学科交叉、开放共享的学习、交流、实践平台。通过邀请各领域内的专家学者，分享 AI 在多学科的科研与产业前沿的实际应用。系列课程致力于为广大学科领域的从业者提供 AI4S 的前沿动态、搭建 AI 应用的多功能平台，助力科研工作与学术研究。
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课程安排
《飞桨Al for Science前沿讲座》系列课程第一期的有关安排新鲜出炉，11月19日起每周二、四下午，邀请知名学者分享人工智能在流体力学、材料科学、气象预报、临床医疗、工业制造等领域的前沿知识。第一期课程具体安排如下：
▎系列报告（一）：面向临床诊疗的多模态医学数据融合分析
报告时间：11月19日14:00至16:00
报告人：王烁 青年研究员
报告摘要：本报告将围绕我们团队与临床合作的研究工作，介绍人工智能以及 AI for Science 在智慧诊疗中的应用，尤其针对心血管疾病和肿瘤等重大疾病的临床诊疗。重点展示基于多模态医学影像及医疗大数据融合分析的研究进展，并探讨在大模型时代背景下的发展趋势。
个人简介：
王烁
王烁，现任复旦大学数字医学研究中心青年研究员，博士生导师，上海市领军人才（海外），兼任英国伦敦帝国理工学院荣誉资深研究员，中国计算机学会数字医学分会执行委员，上海市力学学会生物力学专委会委员，上海市医学会数字医学专科分会委员，上海市内镜微创协同创新中心首席研究员，BioMedical Engineering Online 等杂志副主编。具备丰富的医工交叉研究经历（复旦大学理论与应用力学专业学士+剑桥大学放射学专业博士+剑桥大学数学系/帝国理工数据科学研究所博士后），主要研究领域为多模态医学人工智能及其临床应用。迄今在医工领域发表文章50余篇，包括医学领域国际期刊 Nature Medicine、医学影像期刊 Radiology 和人工智能会议 CVPR 等。
▎系列报告（二）：大模型与智能制造应用的瓶颈探讨
报告时间：11月21日14:00至16:00
报告人：张和明 教授
报告摘要：人工智能的技术发展为智能制造及其工业软件带来新的赋能和挑战。大模型通过大规模的数据、参数和算力表现出强大的学习、推理和生成能力，已在诸多领域展现出卓越性能和应用潜力。本报告首先回顾和分析数字化制造阶段典型工业软件的技术特点；然后，介绍人工智能与智能制造融合的“工业数据小模型”研究进展和应用案例；最后，通过智能制造领域若干典型的工业应用场景，着重探讨大模型与智能制造应用的瓶颈问题，交流大模型、工业软件及智能制造应用未来如何融合发展的技术方向。
个人简介：
张和明
张和明，清华大学自动化系教授，博士生导师。主要研究方向为智能制造、工业大数据智能处理、虚拟仿真与数字孪生等。
▎系列报告（三）：基于数据驱动的湍流建模及工程应用案例
报告时间：11月26日14:00至16:00
报告人：张宇飞 长聘副教授
报告摘要：人工智能技术的快速发展，为湍流模拟带来了新思路。如何将数据驱动技术与湍流建模知识有机融合，使其既能对 RANS 模型缺陷进行修正和拓展，又能兼容基准模型预测良好的流动，这是 AI+CFD 研究的一个关键问题。本报告将介绍基于数据驱动湍流建模的若干研究进展，重点探索基于高可信度的实验数据的建模方法。通过梳理数据驱动湍流模型的探索过程，提出一种能够解决实际工程问题的可行路径。首先利用离散伴随优化的流场反演确定湍流模型的建模误差，然后采用神经网络、符号回归等方法对误差进行修正，并在不同流动算例上进行推广测试，并重点介绍数据驱动湍流建模在真实汽车尾流、民机三维增升装置失速预测方面的工程应用案例。
个人简介：
张宇飞
张宇飞，清华大学航天航空学院特别研究员，长聘副教授，博士生导师。曾获航空学会青年科技奖，空气动力学会青年人才奖，入选万人计划青年拔尖。主要从事航空飞行器的空气动力学分析及优化设计研究，研究方向包括超临界机翼设计，非定常分离流模拟，气动声学，人工智能的流体应用等。担任 CJA、AIA 等期刊的青年编委，CFD 专委会、流固耦合专委会委员等，发表论文被 SCI 收录70余篇。
▎系列报告（四）：AI 的气候应用：模拟、预测和物理理解
报告时间：11月28日14:00至16:00
报告人：汪亚 副研究员
报告摘要：人工智能的快速发展为气候科学带来了生产工具的变革，一定程度改变了以往的研究范式。本报告将介绍 AI 如何改变了气候科学研究的一些主要方向，同时将介绍近年来报告人团队在 AI 生成高分辨的气候模拟、公里级天气预测以及利用 AI 模型认识物理过程等方面的研究。
个人简介：
汪亚
汪亚，中国科学院大气物理研究所副研究员，主要从事 ENSO 遥相关动力学、人工智能气候应用等方面研究。在相关领域发表论文二十余篇，以第一作者/通讯作者在 GRL、JC 等高影响杂志发表相关论文9篇。曾多次获得国内气象 AI 赛事奖项，主持多项国家、企事业单位项目，开发的 AI 预测模型在国家部门、大型能源企业应用。
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参加课程
《飞桨Al for Science前沿讲座》系列课程将在腾讯会议、飞桨B站直播间以及飞桨微信视频号同步直播，腾讯会议链接如下：
每周二
https://meeting.tencent.com/dm/NisyQpbyKN43
每周四
https://meeting.tencent.com/dm/lqBAbD2CeUz3
同时，百度飞桨还针对 AI for Science 提供入门实操性指导，相关课程《飞桨 AI for Science 代码入门与实操》自11月18日起，每周一固定时间19:00-20:00，在飞桨-B站直播间、飞桨微信视频号以及腾讯会议同步直播
会议链接：
https://meeting.tencent.com/dm/JAcJYOwYg9Ys
欢迎感兴趣的研究者关注飞桨微信视频号，并加入课程微信群获得《飞桨Al for Science前沿讲座》系列课程的最新动态。
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