第105章手搓一臺天河超算？
第105章手搓一臺天河超算？(第2/4頁)
人的心聲。
工程，需要的是100%的精確和可靠，而不是一個模糊的，無法解釋的“學習”結果。
麵對錢博文的激烈反駁，許燃連眉毛都冇動一下。
“誰說它是黑箱？”
他轉過身，在白板的空白處，寫下了一行讓所有人更加看不懂的標題。
【physics-informedneuralnetworks(pinn)】
“基於物理信息的神經網絡。”許燃淡淡地解釋道。
“我們不必把它當成一個黑箱。
恰恰相反，我們要把‘物理規律’，也就是納維-斯托克斯方程本身，作為神經網絡的一部分，強行‘灌輸’給它。”
他怕這些人聽不懂，打了一個更通俗的比方。
“傳統的cfd，就像是一個笨學生做應用題。
他不會公式，隻能靠蒙，靠一次次代入不同的數字去試錯，最終找到一個最接近的答案。
我們的‘天河’，就是靠著無與倫比的計算速度，把這種試錯過程縮短了而已，本質冇變。”
“而我的方法，”
許燃的眼睛裡，閃過絕對自信的光芒，“是直接把這道題的‘官方標準答案’，也就是納維-斯托克斯方程這個‘物理規律’，寫進神經網絡的‘損失函數’裡，作為它必須遵守的鐵律。”
“我們不再讓它去暴力求解。
我們是讓神經網絡在滿足物理規律的前提下，去無限逼近真實流場。
它不是在計算，它是在‘學習’。
學習如何完美地擬合我們給出的物理定律。”
錢博文像是聽到了更可笑的笑話，立刻抓住了他話語中的漏洞：“學習？學習就需要數據！
你需要海量的實驗數據或者cfd仿真數據來訓練你的神經網絡！
如果你已經有了準確的cfd數據，那你還要這個神經網絡乾什麼？
這根本就是一個悖論！你連最基本的機器學習原理都不懂！”
他的質問又急又響，充滿了智力上的優越感，仿佛已經將許燃駁斥得體無完膚。
孫浩和李芸也不由自主地點了點頭。
確實，這個問題很致命。
然而，許燃的回應，卻徹底擊碎了錢博文最後的掙紮。
“誰說需要海量數據？”
許燃搖了搖頭，那眼神，像是在看一個固守著牛頓力學，卻無法理解相對論的古人。
“這就是pinn革命性的地方。
它不需要大數據驅動。它的‘數據’，就是物理方程本身！”
他拿起筆，在白板上畫了一個機翼的截麵。
“我們隻需要提供給它最基礎的邊界條件。
比如，無窮遠處的來流速度是多少，機翼表麵的流速是零。
再給它幾個稀疏的，無關緊要的內部點作為錨定。”
“然後，我們就告訴這個神經網絡，你的
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