AI4S引领新纪元！9支科研队伍入围IJCAI国际顶级会议赛事

国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）1969年首次举办，致力于推动人工智能领域技术创新、学术交流和产学研结合等方面的发展。该会议因其历史悠久、规模庞大、同行评审过程严格、学术贡献质量高，被列为CCF A类会议。会议通常包括学术报告、研讨会、主题演讲、竞赛等活动，是全球人工智能研究者汇聚的盛会。

前言

空气动力学阻力预测在提升汽车和航空航天工业中载具的性能和效率方面发挥着关键作用。传统上，空气动力学阻力的预测依赖于耗时且计算强度高的模拟，而在深度学习领域，可以通过在模拟数据上训练，辨识设计参数（例如，形状、表面特征）与空气动力学阻力之间的关系，迅速预测新设计的空气动力学阻力，显著减少计算资源需求。然而，机器学习模型的泛化能力是一个关键考虑因素，现有的大多数机器学习模型和竞赛往往忽视了在任意数据集上评估泛化能力的重要性。

比赛揭榜

在这样的背景下，依托即将召开的第33届国际人工智能联合会议（IJCAI），开放原子开源基金会携手百度飞桨、北京航空航天大学，联合发起了一场科技界的盛大赛事——“IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛”。此赛事旨在探索人工智能在汽车空气动力学领域的前沿应用，推动技术突破，解决实际的工业难题。

星河社区体验比赛项目：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7459168

本次比赛为参赛选手准备了35,000美元的丰厚奖池，并且提供了包含450种不同ShapeNet汽车的训练数据、基于PaddlePaddle框架构建的baseline代码。为达成不同的训练目标，本次比赛分成了三个赛道：

• 赛道A：测试数据包含50种不同ShapeNet Car的数据。

• 赛道B：测试数据包含50种非ShapeNet汽车数据集的匿名汽车数据。

• 赛道C：测试数据使用了50种不同ShapeNet汽车和50种匿名汽车的数据。

本次比赛总共有323支队伍，共同报名参赛。经过长达两个月的激烈竞争与精心准备，共有14支进入决赛的参赛团队提交了他们的最终技术报告及对应代码。随后，由百度飞桨、开放原子开源基金会、北京航空航天大学等机构专家以及特邀评委阿里云副总裁李飞飞、清华大学王晨教授共同组成的权威评审委员会，依据严格的标准，通过对各队伍的最终加权得分进行综合评估与排名，现正式揭晓本次比赛的优胜结果。

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相关获奖队伍将于2024年8月6日，与开放原子开源基金会、百度飞桨、北京航空航天大学共赴韩国济州岛，共同参加第33届国际人工智能联合会议（IJCAI），并在IJCAI大会的平行论坛中分享报告。

平行论坛议程

新一轮比赛预告——CIKM 2024

为了推动AI在汽车工程领域的应用，开放原子开源基金会、ACM国际信息与知识管理大会（CIKM）、阿尔特汽车和百度公司联合发起另一项重要赛事"AI辅助的先进空气动力学：优化汽车设计以实现最佳性能竞赛"。该赛题旨在利用机器学习技术快速准确地预测汽车空气动力学阻力，以提高汽车设计效率、缩短新车型上市周期，并节约计算资源。目前比赛正在火热报名中。

项目报名地址：

https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=cda4e961b0c25858ca0fd2a4bdf87520

星河社区基线代码：

https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8094027

飞桨科学计算套件

PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。具体包括：

• 丰富的场景案例：提供多个经典流体力学案例，如2D&3D 圆柱绕流、涡激振动等基础案例以及气象预报、污染物扩散等行业案例。

• 功能以及API更新：更加全面的 API 支持，如自定义偏微分方程及各类边界条件、支持2D&3D 基础几何定义等。

• 框架技术创新：在自动微分，编译器，执行器，分布式方面进行技术创新，有力支撑科学计算任务高效训练和推理。

• 模型支持：支持更广泛的底层模型，如 CNN、U-Net、Transformer 等。

此外，飞桨携手各企业、高校及科研院所共同建设了基于飞桨的AI for Science领域开源项目，并打造活跃的AI for Science开源社区，建立产学研闭环，推动科研创新与产业赋能。我们诚邀各位研究者访问飞桨AI for Science共创计划（https://www.paddlepaddle.org.cn/science） 和 PaddleScience 官网 （https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience）获取更多信息。

如有合作意向，请填写下方二维码中的问卷，我们将尽快与您联系！

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