随着科技的进步和对现实世界的深入探索，科学计算已成为推动社会进步的关键领域。近年来，基于物理学原理的人工智能（AI）模型因其强大的解决复杂问题的能力而受到关注。本文将探讨如何通过结合物理驱动和数据驱动的方法来提高AI在科学计算中的表现。

一切都将机器人化！黄仁勋：下一波浪潮是物理AI

全球芯片巨头英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“未来的技术将是‘机器人’时代，而不是机器时代。”他强调了物理AI的重要性，并将其视为引领未来的技术方向。这一观点引发了关于AI与物理世界的互动的热议。

物理世界模拟器：通用人工智能AGI真正的角逐场

在讨论物理驱动和数据驱动的深度学习方法时，一个重要的问题是：这两种方法哪个更适用于解决科学计算问题？答案可能出乎意料，因为它们都在为实现通用人工智能（AGI）做准备。

生成式AI模型概述

生成式AI模型是指能够生成具有特定结构或特征的数字输入的数据集的模型。这些模型可以被用来训练AI系统，从而帮助解决复杂的科学计算问题。生成式AI模型的应用正在扩展到从药物发现到气候变化预测等多个领域。

PINN - 加入物理约束的神经网络

一种新兴的研究方向是加入物理约束的神经网络，即物理感知神经网络（PINN）。这种模型利用物理定律进行优化，使得AI系统能够在未知环境中做出决策。其独特的物理约束能力使它成为处理物理现象的有效工具，有望在未来促进科学研究的发展。

物理学原理的融入极大地提升了AI算法在科学计算领域的性能。结合物理驱动和数据驱动的方法，我们可以期待看到更多跨学科合作的结果，最终达到人类智慧的极限。物理AI作为一项前沿研究领域，将继续引领科技创新的方向，让我们共同期待它的精彩未来。