AI求解偏微分方程较以往快数千倍

　　在工程和科学领域，偏微分方程扮演着举足轻重的角色。在一项最新研究中，美国约翰斯·霍普金斯大学科学家开发出一款名为“微分映射算子学习”（DIMON）的新人工智能（AI）模型，其能在个人电脑上解出复杂的偏微分方程，速度比以往快数千倍，有望在*、汽车和医学等领域“大显身手”。相关论文发表于9日出版的《自然·计算科学》杂志。

　　偏微分方程是常见的数学难题。人们借助这些方程，将现实世界的场景转化为数学模型，以预测物体或环境未来可能出现的变化。例如，工程师用其来设计更安全的汽车、更具弹性的航天器以及更坚固的桥梁；医生则用其来更准确地预测心脏问题。

　　在一项演示中，团队利用偏微分方程来研究心律失常。当心脏因电信号紊乱而出现不规则跳动时，就会发生心律失常。他们在1000多个真实患者的数字心脏模型上，测试了DIMON的性能。结果显示，该模型准确预测了不同心脏结构中的电信号通路，为治疗心脏病提供了有力支持。

　　以往解决方案速度较慢。从扫描患者心脏、求解偏微分方程，到预测患者心源性猝死的风险并提出最佳治疗方案，大约需要一周时间。而DIMON则将计算时间从数小时缩短到30秒，极大加快了心脏病预测的速度。

　　研究团队强调，DIMON使用AI来预测物理系统在不同形状下的行为，几乎可解决科学或工程领域的任何问题，例如碰撞测试、骨科研究等领域涉及的多种几何形状的偏微分方程，以及与形状、力和材料变化相关的复杂问题。（记者刘霞）