近日，以“共商促共享、以善治促善智”为主题的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（简称“WAIC”）在上海世博馆顺利举行，世界各国代表、顶级专家学者、行业精英、创业公司等齐聚一堂，在人工智能深度发展的语境下探讨了AI行业当下的新现实、新认知、新方案。国内首款内核自研的通用型科学计算软件——北太天元参展本次WAIC展会，向来自国内外的专业观众传递中国科学计算领域的新发展。
现场观众咨询北太天元产品
在现场，团队向AI创业者们一对一演示了北太天元功能特性和核心工具箱，包括计算机视觉、机器学习的应用案例，近距离展示了北太天元在智能汽车、商业航天、航空及无人机等领域解决方案，团队与现场人士围绕科学计算能力与AI技术的融合发展进行探讨。该展位在4天内接待了超过1000名参会观众，引起“AI应用观察”等媒体的关注，并对公司负责人进行现场采访。
公司CEO廖汉卿现场接受媒体采访
此次展会上AI创业者等各界人士对于科学计算的强烈关注，正是人工智能与科学计算融合发展趋势的缩影。那么，人工智能与科学计算是如何互相促进的？北太天元在此次展会“亮相”又带来了哪些与AI相关的功能呢？
人工智能与科学计算
密不可分、相互促进
图灵奖得主、关系型数据库鼻祖Jim Gray曾经提出科学研究的四大范式：第一范式物理实验、第二范式理论分析、第三范式科学计算（以仿真为代表）、第四范式数据密集型科学（以人工智能为代表）。如今，第三和第四范式的结合正在带来更加高效的计算和深刻洞见：
首先，AI的底层是大量的数学计算问题，其中主要包括微积分、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论、微分方程与动力系统。以机器学习为例，机器学习算法本质上是在解决一个数学上的最优化问题，即在给定的数据集上找到一组参数，使得模型的预测误差最小化，或者在某些情况下，最大化某个性能指标；机器学习算法处理的数据通常是高维的，包括向量、矩阵或张量，它们属于线性代数计算，这些问题通过C++、Python等编程语言编写程序进行计算机运算。而科学计算主要是通过计算机来解决数据量大、计算维度复杂等问题，尤其是加入各种复杂参数的计算。所以，可以说科学计算为人工智能的发展提供了底层支撑。
资料来源：北京大学数学科学学院卢朓副教授演讲内容
其次，随着人工智能技术的迅猛发展，它已经成为科学计算领域的重要推动力。AI赋能科学计算作为底层技术支撑，在工程、工业等关键领域发挥着越来越重要的作用。机器学习和神经网络技术的持续进步，极大地扩展了AI在科学计算中的应用范围，是深度学习领域的突破性进展，特别是在物理学中模拟复杂系统、生物学中识别基因序列、化学中分析分子动力学，以及气候科学中的模式识别等方面，AI展现出了强大的计算能力。通过提供更高效的数据分析和模式识别能力，AI促进了科学发现的速度和质量，AI的预测和模拟能力也为科学研究提供了新的视角和方法，为解决传统方法难以攻克的问题提供了可能。
资料来源：北京大学数学科学学院卢朓副教授演讲内容
北太天元为中国人工智能发展
提供科学计算支持
作为中国科学计算软件的代表，北太天元致力于为国产AI技术提供先进的技术方案，为未来中国AI的发展提供新的解题思路。
从2021年至今，北太天元从v1.0到目前的v3.6，历经七次迭代更新，逐步满足中国用户对科学计算与系统仿真的相关需求。截至2024年7月，北太天元已经具备1300+主体函数，常用数学函数450余个，支持常用的矩阵和向量运算、特征值和特征向量、矩阵分解、线性变换与空间映射等常用线性代数运算，同时支持最优化、微分方程、动力系统、概率与统计等方面计算，能够为深度学习、机器学习、神经网络等领域提供强有力的计算支持。目前，北太天元已成功获得国内7项专利。
2020年，在美国MathWorks公司对中国高校和科研领域禁用MATLAB的背景下，北京大学李若教授、卢朓副教授在北京大学数学科学学院完成北太天元0-1的内核原创研究，2021年1月在北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室推进技术孵化：确定产品架构，搭建产品底层数学库框架；同年6月在北京大学重庆大数据研究院进行产品孵化。2022年，研究院孵化北太振寰（重庆）科技有限公司加速北太天元的市场推广。
在人工智能领域，北太天元可以提供三个方面的支持：数据分析、算法开发、模型仿真。
数据分析：数据预处理和特征工程是人工智能模型构建的关键步骤。北太天元提供了丰富的数据处理工具和函数，可以用于数据清洗、特征提取、降维等预处理操作，帮助提高模型的准确性和效率。
算法开发：北太天元可以支持性能评估、模型比较和参数调优。
模型仿真：北太天元提供模型分析、搭建、性能评估，实现构建和仿真各类神经网络模型，通过可视化功能，用户可以深入理解模型的行为和性能，从而更好地解释模型的预测结果。
自研发以来，北太天元已形成解释型高级编程语言，在支持中文变量编程基础上，兼容国外主流科学计算软件语法，mat数据文件、.m脚本文件，Simulink模型文件等，具有可扩展架构的先进性，不同文件编码格式的高适配性，科学计算与系统仿真的一体化，多样的行业模块库，便捷的搜索功能等优势。
随着人工智能领域的需求不断增加，北太天元正逐步上线在计算机视觉和机器学习方面的更多工具箱产品，目前正在开发AI领域工具箱。未来，期待更多人工智能科研机构和企业与北太天元携手开发行业工具箱。
>>>>计算机视觉工具箱
通过北太天元可以完成图像处理、特征提取、对象识别、图像分割以及深度学习模型的训练和部署，支持开发者进行复杂的图像分析、对象检测和分类任务；通过北太天元图像处理工具箱、深度学习工具箱实现卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器等深度学习模型的搭建，构建和仿真图像分类、目标检测、语音识别等复杂深度学习模型。
>>>>机器学习工具箱
该工具箱支持向量机、决策树、集成学习、聚类等丰富的机器学习算法库，用户可以使用工具箱构建和仿真各种类型的机器学习模型，如分类器、回归模型等，利用北太天元简便的编程环境和丰富的可视化工具，开发者能够快速进行原型设计和实验，极大缩短机器学习项目的开发周期，提高开发效率。
>>>>神经网络工具箱
北太天元提供了神经网络工具箱，可以用于构建和仿真各种类型的神经网络模型，包括前馈神经网络、递归神经网络、自组织映射网络等。用户可以使用这些工具箱进行神经网络模型的训练、调优和评估。
北太天元与汽车制造、商业航天、航空及无人机、电子电力等领域的头部企业开展合作，正在基于科学计算能力布局人工智能基础开发平台赋能国产AI技术的能力，与国内工业软件厂商合作提供计算技术授权的合作模式，开展新一代信息技术协作开发等生态性合作，近期，北太天元已与国内头部超算平台（国家超算互联网）适配、携手国产求解器企业（杉数科技），打造科学计算与超算、求解器的深度融合，为客户提供多元化部署形式。
科学计算与人工智能的深度融合将会带来技术变革的新篇章。AI的智能算法优化提升了科学计算的精确性和效率，使得解决复杂问题的速度和准确性得到前所未有的提升，显著缩短了理论到实践的转化周期。同时，国产科学计算领域的研发也在加速进行，以北太天元为代表的软件在推动科学计算相关技术的持续优化，并探索结合AI需求的全新框架。综合来看，科学计算与人工智能的相互促进预示着一个智能化、高效率和创新驱动的未来。在这种融合的推动下，科学研究和技术应用将达到新的高度，期待智能计算引领的新时代的到来，开启无限可能的新篇章。
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