Caltech神经算子实现物理AI百万倍加速：颠覆AI模拟范式

【AI科研】加州理工学院计算教授Anima Anandkumar团队在物理AI领域取得重大突破，开发出神经算子（Neural Operators）技术，在天气系统和核聚变等离子体等混沌动力学预测中实现100万倍速度提升，远超传统数值模拟。

传统物理模拟需要巨大算力，而神经算子将数学结构直接嵌入深度学习架构，使研究者能在消费级GPU上实现高分辨率科学建模，且只需较小训练数据集。该技术对AI驱动的科学发现具有里程碑意义。

这一突破有望推动AI在气象预报、药物研发、材料科学等领域的大规模应用，使科学家能够在更短的时间内模拟复杂的物理过程，加速AI赋能基础科学研究的新范式。