Nature | 机器学习和物理模型的「双向奔赴」

随着人工智能（AI）技术的发展，我们正在进入一个全新的时代，在这个过程中，物理模型开始与机器学习（ML）进行深度交流，这不仅改变了我们的理解世界的方式，也为我们提供了前所未有的科学可能性。

在这个新的时代背景下，“物理”与“AI”的关系变得更加紧密，它们之间的互动正在引发一场前所未有的革命。这种“双向奔赴”的过程，使得我们不仅能从AI的角度探索物理学，还能从物理学的角度理解AI的本质，从而推动科技向前发展。

3种AI气候建模方法

为了深入探讨这一主题，我们将聚焦于三种不同的AI气候建模方法：

1. 机器学习和物理模型的“双线程”：一种利用机器学习算法模拟大气系统的行为，以此来预测未来的气候变化。

2. AI驱动的物理建模：这种方法通过将物理原理融入到计算机程序中，帮助科学家更准确地理解和预测天气模式。

3. 数据驱动的深度学习：基于大量气象数据的学习模型，可以更精确地捕捉气候模式的变化趋势，从而支持精准的气候变化预报。

AI4Science: 物理驱动及数据驱动深度学习方法用于科学计算问题

在这个领域，物理驱动的深度学习方法（如机器学习）正成为科学研究的重要工具，尤其是在解决复杂的科学计算问题时。研究者们已经成功应用AI技术来预测地震发生的位置、强度以及可能的影响范围。

BIM模型是什么？

对于非专业人士来说，BIM模型可能会让人感到陌生，但它实际上是一种建筑信息模型（Building Information Modeling）的方法。这种模型允许设计师、工程师和其他相关人员共享和修改建筑图纸，从而提高工作效率，降低错误率。通过使用BIM模型，我们可以更好地理解建筑设计的实际效果，并根据实际需求做出调整。

PINN——加入物理约束的神经网络

物理约束是PINN（Probabilistic Inference Neural Networks）的核心概念之一，它允许神经网络模拟物理现象，从而实现更加精确的数据处理。在这种方法中，神经网络会学习如何模拟物理系统的微小变化，以便更好地预测未来的结果。

NVIDIA Isaac Sim 4.0 和 NVIDIA Isaac Lab 提供的强大能力

NVIDIA Isaac Sim 4.0 是一款强大的虚拟现实平台，它集成了AI技术和物理引擎，旨在为机器人操作和仿真提供强大功能。NVIDIA Isaac Lab 则是一个实验性原型，旨在开发新的机器人控制技术，这些技术可以进一步扩展AI对物理世界的认知和影响。

随着物理AI模型的不断涌现，我们看到了一个充满潜力和机遇的新时代即将来临。通过这种方式，我们不仅可以深化对宇宙奥秘的理解，还能创造出更多创新的技术解决方案，以应对现代社会面临的各种挑战。让我们一起期待这场“物理与AI”的奇妙旅程吧！