AI4Science前沿综述：机器学习应用于计算流体力学最新进展

主要观点总结

本文综述了机器学习在计算流体力学中的最新应用，包括前向建模、逆向设计和控制问题等方面。文章详细阐述了计算流体动力学的基本概念和背景知识，系统回顾了近五年的相关文献，并介绍了新的分类方法。此外，文章还讨论了机器学习在该领域的应用、挑战和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 计算流体力学的基本概念和背景知识

计算流体力学是流体力学的一个分支，涉及使用数值方法解决流体力学问题。它使用计算机进行模拟和预测流体运动的行为。虽然有很多进展，但仍面临计算成本高昂、难以捕获湍流等亚尺度特征等问题。

关键观点2: 机器学习在计算流体力学中的应用

机器学习技术能够从观测数据中学习模式和动力学，最近已应用于计算流体力学领域。通过将机器学习技术与流体动力学数据结合，促进了该领域的发展。现有方法大多涉及数据驱动的替代模型、物理信息驱动的替代模型和机器学习辅助的数值解决方案等。

关键观点3: 新的挑战和未来研究方向

计算流体力学领域面临多尺度建模、物理知识编码、多物理学习和科学基础模型等挑战。未来研究方向包括开发能够泛化并超越训练数据的方法，设计能够处理不同复杂几何形状的网络，以及自动化数据生成和科学发现等技术。

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