上海交大 | NeuroFluid: 流体仿真的人工智能新范式

论文：arxiv.org/pdf/2203.01762.pdf

代码地址：github.com/syguan96/NeuroFluid

项目主页：syguan96.github.io/NeuroFluid/

近日，上海交通大学人工智能研究院杨小康教授、王韫博助理教授指导的AI+Science研究团队的成果《NeuroFluid: Fluid Dynamics Grounding with Particle-Driven Neural Radiance Fields》被国际顶级机器学习会议ICML 2022收录。论文所提出的“神经流体（NeuroFluid）”模型，利用基于神经隐式场的人工智能可微渲染技术，将流体物理仿真看作求解流体场景三维渲染问题的逆问题——从流体场景的一段多视角表观图像中，即可反推出流体内部的运动规律。这项成果为计算流体动力学、多粒子动力学系统研究开辟了一种人工智能新途径。

图1. NeuroFluid从流体的视觉观测中反演其物理动态

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