人工智能与力学结合的新方法

北京理工大学 | 李明健

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究开发模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。作为科学研究第四范式的代表，人工智能已取得令人瞩目的进展，当前，计算力学领域朝着与人工智能深度融合的方向发展，有望带来全新的计算范式。团队面向结构响应快速预测等问题开展研究，旨在推动人工智能与计算力学结合的新方法发展，为新一轮科技革命贡献力量。

该研究方向代表性成果如下：

聚类自适应高斯过程回归方法（待发表结果）：面向结构多模式响应预测中数据集构建成本高的问题，算法采用按需分配和分而治之的原则，自适应生成样本，用少量计算资源覆盖多个结构响应模式，自动挖掘结构响应模式相似性并按模式分类预测，减少不同模式间的串扰，实现了结构多模式非线性响应的快速、精确预测。算法具有小样本（仅需约20个样本）、高精度（比传统高斯过程回归高1-3个量级）、实时性（约1秒内完成预测）的特点。